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內(nèi)容簡介

　　本書面向沼氣工程運行狀態(tài)的監(jiān)控與評估需求，系統(tǒng)研究了基于近紅外光譜技術(shù)的厭氧發(fā)酵關(guān)鍵信息快速檢測方法，以光譜特征波長優(yōu)選為主線，構(gòu)建了基于偏最小二乘和支持向量機(jī)的快速檢測模型，實現(xiàn)了厭氧發(fā)酵原料的快速評價和發(fā)酵液中關(guān)鍵中間產(chǎn)物的快速檢測。本書在前人研究的基礎(chǔ)上，基于遺傳模擬退火算法構(gòu)建了一系列特征波長優(yōu)選算法，獲取了滿足實際檢測需求的厭氧發(fā)酵關(guān)鍵信息有效建模波長變量，為相關(guān)在線檢測設(shè)備的開發(fā)提供了理論支持。本書可以作為近紅外光譜定量分析相關(guān)領(lǐng)域的科研和工程技術(shù)人員參考用書，也可以作為從事這方面學(xué)習(xí)和研究的本科生和研究生的重要參考文獻(xiàn)。

作者簡介

暫缺《基于近紅外光譜的厭氧發(fā)酵關(guān)鍵信息快速檢測方法研究》作者簡介

圖書目錄

1 緒論
1.1 研究背景
1.2 研究的意義與目的
1.3 厭氧發(fā)酵相關(guān)理論
1.4 近紅外光譜檢測技術(shù)
1.5 研究內(nèi)容
1.6 技術(shù)路線
2 材料與方法
2.1 實驗原料
2.2 實驗設(shè)備及試劑
2.3 實驗數(shù)據(jù)測定方法
2.4 光譜數(shù)據(jù)處理方法
2.5 模型建立及評價
2.6 本章小結(jié)
3 基于近紅外光譜的木質(zhì)纖維素成分快速檢測
3.1 實驗設(shè)計
3.2 數(shù)據(jù)處理與分析
3.3 纖維素特征波長優(yōu)選
3.4 半纖維素特征波長優(yōu)選
3.5 木質(zhì)素特征波長優(yōu)選
3.6 回歸模型評價與分析
3.7 本章小結(jié)
4 基于近紅外光譜的碳氮比快速檢測
4.1 實驗設(shè)計
4.2 數(shù)據(jù)處理與分析
4.3 碳氮比特征波長優(yōu)選
4.4 回歸模型評價與分析
4.5 本章小結(jié)
5 基于近紅外光譜的氨氮濃度快速檢測
5.1 實驗設(shè)計
5.2 數(shù)據(jù)處理與分析
5.3 氨氮特征波長優(yōu)選
5.4 回歸模型評價與分析
5.5 本章小結(jié)
6 基于近紅外光譜的揮發(fā)性脂肪酸含量快速檢測
6.1 實驗設(shè)計
6.2 數(shù)據(jù)處理與分析
6.3 揮發(fā)性脂肪酸特征波長優(yōu)選
6.4 回歸模型評價與分析
6.5 本章小結(jié)
7 基于近紅外光譜的生化甲烷勢快速檢測
7.1 實驗設(shè)計
7.2 數(shù)據(jù)處理與分析
7.3 基于理化指標(biāo)的生化甲烷勢回歸模型
7.4 基于近紅外光譜的生化甲烷勢回歸模型
7.5 模型結(jié)果討論
7.6 本章小結(jié)
8 結(jié)論與展望
8.1 結(jié)論
8.2 創(chuàng)新點
8.3 展望
附錄
附錄A 縮略語中英文注釋
附錄B 主要程序代碼
參考文獻(xiàn)