基于可视光/近红外高光谱的苹果损伤检测与时间估计

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基于可视光/近红外高光谱的苹果损伤检测与时间估计

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基于可视光/近红外高光谱的苹果损伤检测与时间估计

论文目录
中文摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第1章绪论	第8-13页
1.1 研究的目的和意义	第8-9页
1.2 高光谱分析技术在国内外的研究现状	第9-10页
1.3 研究内容	第10-13页
第2章高光谱技术的理论基础	第13-17页
2.1 引言	第13页
2.2 近红外光谱分析的基本原理	第13-15页
2.2.1 近红外光谱检测技术的原理	第13-14页
2.2.2 近红外光谱技术预测物质成分的过程	第14-15页
2.3 高光谱成像技术的特点	第15-16页
2.4 本章小结	第16-17页
第3章高光谱数据分析与建模方法	第17-25页
3.1 引言	第17页
3.2 高光谱数据预处理方法	第17-19页
3.2.1 导数处理	第17页
3.2.2 标准正态变量变换	第17-18页
3.2.3 多元散射校正	第18页
3.2.4 数据平滑	第18-19页
3.3 光谱数据的机器学习分类算法	第19-24页
3.3.1 支持向量机	第19-21页
3.3.2 决策树	第21-22页
3.3.3 随机森林	第22-23页
3.3.4 梯度提升决策树	第23-24页
3.4 本章小结	第24-25页
第4章基于可视/进红外光高光谱技术的苹果损伤位置提取方法	第25-40页
4.1 引言	第25页
4.2 苹果高光谱数据的获取	第25-27页
4.2.1 试验材料准备与损伤试验	第25-26页
4.2.2 高光谱图像采集系统的设计	第26-27页
4.3 反射率的校正	第27-28页
4.4 通过无监督的主成分分析提取特征波长	第28-32页
4.5 苹果损伤区域的精确提取方法	第32-34页
4.6 苹果损伤分类模型的建立与评估	第34-39页
4.7 本章小结	第39-40页
第5章基于可视/进红外光高光谱技术的苹果损伤时间分类模型	第40-50页
5.1 引言	第40页
5.2 苹果光谱数据的重采样	第40-43页
5.3 苹果损伤时间模型评估与选择	第43-44页
5.4 苹果光谱数据的预处理	第44-45页
5.5 苹果损伤时间相关的特征波长的提取	第45-47页
5.6 苹果损伤时间分类模型的优化	第47-49页
5.7 本章小结	第49-50页
结论	第50-52页
参考文献	第52-58页
致谢	第58-59页
攻读学位期间发表的学术论文	第59页

本篇论文共59页，点击这进入下载页面。

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