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偏最小二乘变量筛选法及其应用研究
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偏最小二乘变量筛选法及其应用研究
论文目录
摘要
第1-6 页
Abstract
第6-16 页
第一章 文献综述
第16-36 页
· 化学计量学概述
第16-19 页
· 化学计量学技术及发展概况
第16-17 页
· 化学计量学与分析化学
第17 页
· 化学计量学的研究范畴
第17-19 页
· 化学模式识别方法介绍
第19-25 页
· 无监督模式识别
第20-22 页
· 系统聚类分析
第20-21 页
· 主成分分析法
第21-22 页
· 有监督模式识别
第22-25 页
· 线性学习机
第22 页
· K最邻近法
第22-23 页
· SIMCA方法
第23 页
· 偏最小二乘法
第23-25 页
· 变量优选方法介绍
第25-30 页
· 变量筛选
第25-29 页
· 遗传算法
第26 页
· 逐步回归法
第26-27 页
· 模拟退火算法
第27-28 页
· 基于PLS法的变量筛选方法
第28-29 页
· 变量扩维
第29 页
· 变量扩维-筛选方法
第29-30 页
· 本研究工作的研究目的、主要内容及意义
第30-32 页
参考文献
第32-36 页
第二章 偏最小二乘法及偏最小二乘变量筛选法原理
第36-48 页
· 引言
第36 页
· 偏最小二乘回归法
第36-38 页
· 利用偏最小二乘法的变量筛选方法
第38-42 页
· 删除某一个变量对回归模型拟合误差E的影响
第39-40 页
· b_i=O对PLS回归模型拟合误差E的影响
第40-41 页
· b_i对PLS模型PRESS值的影响
第41-42 页
· 变量筛选过程
第42 页
· PLS变量筛选方法与逐步回归法的比较
第42-43 页
· 变量扩维与PLS变量筛选方法结合
第43 页
· 计算机程序
第43-47 页
· 变量扩维程序代码
第43-44 页
· 变量筛选程序代码
第44-47 页
参考文献
第47-48 页
第三章 海区环境污染的PLS分类模型研究
第48-62 页
· 前言
第48-49 页
· 原理
第49 页
· 实验部分
第49-50 页
· 仪器与试剂
第49 页
· 样品采集及前处理方法
第49-50 页
· 色谱、质谱条件
第50 页
· 利用偏最小二乘法对各污染源进行判别分析
第50-60 页
· 两类样本的分类模型
第52-56 页
· 三类样本的分类模型
第56-60 页
· 小结
第60-61 页
参考文献
第61-62 页
第四章 PLS变量筛选法建立甘草不同生长方式的分类模型
第62-71 页
· 引言
第62 页
· 数据处理及模式识别分析
第62-70 页
· 样品来源
第62-66 页
· 直接用PLS方法建立模型
第66-67 页
· PLS变量筛选方法建立模型
第67-70 页
· 小结
第70 页
参考文献
第70-71 页
第五章 PLS变量筛选法在毒品来源鉴定中的应用
第71-83 页
· 引言
第71-72 页
· 数据处理及模式识别分析
第72-81 页
· 样品来源
第72-73 页
· 对原始变量直接进行PLS建模分析
第73-74 页
· 变量扩维与PLS变量筛选法结合建立毒品来源分类模型
第74-79 页
· 本实验在变量筛选过程方法上所作的改进
第79-81 页
· 小结
第81-82 页
参考文献
第82-83 页
第六章 变量扩维—PLS变量筛选建立头发中微量元素与年龄、性别关系的回归模型
第83-93 页
· 引言
第83 页
· 数据处理及模式识别分析
第83-91 页
· 数据来源
第83-84 页
· 不同性别人发样品模型的建立
第84-88 页
· 人发样品年龄模型的建立
第88-91 页
· 小结
第91-92 页
参考文献
第92-93 页
第七章 结论与展望
第93-96 页
· 研究结论
第93-94 页
· 论文的创新点
第94-95 页
· 下一步工作展望
第95-96 页
附录一 部分实验数据与结果
第96-111 页
附录二 符号注释
第111-112 页
附录三 攻读硕士期间已发表和待发表的论文
第112-113 页
致谢
第113页
本篇论文共
113
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