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烟叶分级中红外光谱信号处理与诊断方法研究

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烟叶分级中红外光谱信号处理与诊断方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
1 绪论第8-14页
  1.1 光谱学发展史第8页
  1.2 红外光谱信号处理极其应用第8-10页
  1.3 红外光谱在烟草行业中的应用第10-13页
  1.4 本论文的研究内容及章节安排第13-14页
2 红外吸收谱数据获取及预处理第14-27页
  2.1 烟叶特征谱选择第14-16页
  2.2 获取光谱特征系统原理第16-18页
  2.3 样本来源及数据获取第18-22页
  2.4 预处理第22-27页
3 基于概率神经网络诊断的烟叶分级方法第27-41页
  3.1 人工神经网络基本概念第27-30页
  3.2 PNN网络结构及原理第30-32页
  3.3 PNN网络模型在分组分级中的应用第32-36页
  3.4 PNN网络模型的分色可行性分析第36-39页
  3.5 PNN的分组分级级联诊断第39-40页
  3.6 本章小结第40-41页
4 其他神经网络光谱诊断方法应用第41-51页
  4.1 RBF网络对烟叶红外吸收谱分组分级应用第42-46页
    4.1.1 RBF网络的结构及原理第42-44页
    4.1.2 分级结果第44-46页
  4.2 SVM网络对烟叶红外吸收谱分级应用第46-50页
    4.2.1 SVM网络的结构及原理第46-50页
    4.2.2 分级结果第50页
  4.3 三种网络分级结果比较第50-51页
5 总结与展望第51-52页
参考文献第52-55页
致谢第55-56页
个人简历、攻读硕士期间发表论文第56页

本篇论文共56页,点击这进入下载页面
 
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