小麦是我国最重要的粮食之一,如何快速地、有效地、无损地检测小麦中的各种化学成分,并对多项指标进行评价,一直是各国研究的问题。本书主要特色是基于化学计量学中的模型集群分析思想,通过不同统计学算法建模,克服一次性建模过拟合的各种问题,大大简化了小麦近红外光谱预测模型,提高了模型的预测精度。 本书主要内容:小麦品质概述;小麦品质影响因素;近红外光谱技术研究现状、特点及其在作物品质分析中的应用等;近红外光谱系统的研制,包括样品光谱收集系统、光源系统、整机测试系统等;近红外光谱预处理方法;近红外光谱建模方法;近红外光谱的模型评价方法等;基于传统化学计量学算法的小麦品质的近红外光谱定量分析研究;基于模型集群分析思想的小麦品质的近红外光谱定量分析研究。 本书主要面向红外物理学、化学计量学等相关专业的本科生、硕士生,也可为相关领域在读博士生提供建模新思路。