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近红外光谱新型建模方法与应用基础研究

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近红外光谱新型建模方法与应用基础研究
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-9页
Abstract第9-22页
1 绪论第22-50页
  1.0 引言第22-24页
  1.1 近红外光谱分析技术第24-28页
    1.1.1 近红外光谱的定义第24页
    1.1.2 近红外光谱分析技术原理第24-26页
    1.1.3 近红外光谱分析技术发展历史回顾第26-28页
  1.2 近红外光谱分析技术的应用及研究现状第28-31页
  1.3 近红外光谱建模方法及研究现状第31-45页
    1.3.1 背景介绍第31-32页
    1.3.2 近红外光谱预处理方法第32-34页
      1.3.2.1 光谱数据归一化、去中心化、标准化第32页
      1.3.2.2 多元散射校正(MSC)第32-33页
      1.3.2.3 标准正态变量变换(SNV)第33页
      1.3.2.4 光谱数据平滑与求导第33-34页
    1.3.3 近红外光谱波长选择方法第34页
    1.3.4 异常样本识别与剔除第34-35页
    1.3.5 定性/定量模型建立第35-44页
      1.3.5.1 多元线性回归第36页
      1.3.5.2 主成分回归第36-37页
      1.3.5.3 偏最小二乘回归第37-39页
      1.3.5.4 人工神经网络第39页
      1.3.5.5 支持向量回归机和最小二乘-支持向量回归机第39-41页
      1.3.5.6 极限学习机第41页
      1.3.5.7 局部建模策略第41-42页
      1.3.5.8 模型集成方法第42-44页
      1.3.5.9 近红外光谱模式识别第44页
    1.3.6 模型转移第44-45页
  1.4 论文主要研究内容和创新点第45-50页
2 近红外光谱定性分析技术研究第50-64页
  2.1 引言第50-51页
  2.2 洗衣粉品牌快速鉴别第51-59页
    2.2.1 样本制备第51-52页
    2.2.2 近红外光谱仪器和光谱采集第52-53页
    2.2.3 光谱数据处理和鉴别模型第53-59页
  2.3 聚丙烯酰胺类型快速鉴别第59-62页
    2.3.1 样本制备第59页
    2.3.2 近红外光谱仪器和光谱采集第59-60页
    2.3.3 光谱数据处理和鉴别模型第60-62页
  2.4 本章小结第62-64页
3 新型局部建模算法研究及其在近红外光谱定量分析中的应用第64-82页
  3.1 引言第64-65页
  3.2 原理和算法第65-72页
    3.2.1 两种传统的局部建模算法第65-66页
    3.2.2 基于净信号的局部建模算法第66-68页
    3.2.3 谱回归和基于谱回归的局部建模算法第68-70页
    3.2.4 基于光谱信息散度的局部建模算法第70-71页
    3.2.5 局部模型参数优化第71-72页
  3.3 实验部分第72页
    3.3.1 样本数据集第72页
    3.3.2 模型性能评价指标第72页
  3.4 结果与讨论第72-80页
    3.4.1 模型参数选取第72-75页
    3.4.2 模型预测性能的对比第75-80页
  3.5 本章小结第80-82页
4 基于变量投影重要性的改进叠加偏最小二乘回归算法及其应用研究第82-102页
  4.1 引言第82-84页
  4.2 理论与方法第84-90页
    4.2.1 偏最小二乘算法和变量投影重要性第84-86页
    4.2.2 叠加偏最小二乘第86-88页
    4.2.3 基于变量投影重要性的改进叠加偏最小二乘第88-89页
    4.2.4 模型参数优化第89-90页
  4.3 实验与数据集第90-91页
    4.3.1 数据集第90页
    4.3.2 模型计算与模型性能评价第90-91页
  4.4 结果与讨论第91-100页
    4.4.1 小麦近红外光谱数据集结果分析第91-96页
    4.4.2 杏仁软糖近红外光谱数据集结果分析第96-100页
  4.5 本章小结第100-102页
5 改进极限学习机及其在近红外光谱定量分析中的应用第102-112页
  5.1 引言第102-104页
  5.2 原理与算法第104-107页
    5.2.1 极限学习机第104页
    5.2.2 基于变量投影重要性的改进叠加PLS算法第104-106页
    5.2.3 基于VIP-SPLS的改进ELM(iELM)算法第106-107页
  5.3 实验部分第107页
    5.3.1 数据集第107页
    5.3.2 模型性能评价第107页
  5.4 结果与讨论第107-111页
  5.5 本章小结第111-112页
6 近红外光谱分析模型转移新方法及应用研究第112-134页
  6.1 引言第112-114页
  6.2 原理与方法第114-119页
    6.2.1 PLS-DS算法第114-115页
    6.2.2 PLS-SLRDS算法第115-116页
    6.2.3 VIP-SPLS算法第116页
    6.2.4 基于VIP-SPLS的VIP-SPLS-DS算法第116-118页
    6.2.5 基于VIP-SPLS的VIP-SPLS-SLRDS算法第118-119页
  6.3 实验与数据第119页
    6.3.1 数据集第119页
    6.3.2 算法性能评价第119页
  6.4 结果与讨论第119-132页
    6.4.1 主仪器与从仪器光谱差异性分析第119-121页
    6.4.2 玉米油份模型转移结果分析第121-127页
    6.4.3 玉米蛋白质模型转移结果分析第127-132页
  6.5 本章小结第132-134页
7 新型建模方法在近红外光谱检测汽油辛烷值中的应用第134-144页
  7.1 引言第134-135页
  7.2 问题描述与方法概述第135-136页
    7.2.1 近红外光谱在线检测汽油辛烷值第135-136页
    7.2.2 近红外光谱建模方法概述第136页
  7.3 实验与数据第136-137页
    7.3.1 样本数据集第136-137页
    7.3.2 预测结果与模型性能评价第137页
  7.4 结果与讨论第137-142页
  7.5 本章小结第142-144页
8 总结与展望第144-148页
  8.1 全文工作总结第144-146页
  8.2 未来研究方向展望第146-148页
参考文献第148-168页
攻读博士学位期间发表及录用的论文第168-169页
攻读博士学位期间参与的科研项目第169页

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