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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

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