| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究的目的和意义 | 第10-12页 |
| ·水中矿物油的研究现状 | 第12-15页 |
| ·重量法 | 第13页 |
| ·浊度法 | 第13页 |
| ·荧光光度法 | 第13-14页 |
| ·气相色谱法 | 第14页 |
| ·紫外分光光度法 | 第14页 |
| ·红外分光光度法 | 第14-15页 |
| ·研究的主要内容和技术路线 | 第15-18页 |
| ·研究的主要内容 | 第15-16页 |
| ·技术路线 | 第16-18页 |
| 第2章 傅里叶变换红外光谱技术 | 第18-32页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·傅里叶变换红外光谱法 | 第18-22页 |
| ·傅里叶变换红外光谱法原理 | 第18-20页 |
| ·FTIR 光谱仪的理论基础 | 第20-22页 |
| ·傅立叶变换红外光谱的波长选择 | 第22-25页 |
| ·遗传算法 | 第22-23页 |
| ·无信息变量消除法 | 第23-24页 |
| ·间隔偏最小二乘法 | 第24-25页 |
| ·其它波长选取方法 | 第25页 |
| ·多元校正建模的常用方法 | 第25-30页 |
| ·最小二乘法(CLS) | 第26-27页 |
| ·主成分回归法(PCR) | 第27-29页 |
| ·偏最小二乘法(PLS) | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 基于迭代 Bagging 的 PLS 回归算法 | 第32-45页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·集成 Bagging 算法 | 第32-35页 |
| ·Bootstrap 采样 | 第33页 |
| ·Bagging 算法描述 | 第33-34页 |
| ·Bagging 算法性能分析 | 第34-35页 |
| ·迭代 Bagging PLS 算法(IBPLS) | 第35-40页 |
| ·偏最小二乘法(PLS) | 第35-39页 |
| ·迭代 Bagging 算法 | 第39页 |
| ·迭代 Bagging PLS 算法(IBPLS) | 第39-40页 |
| ·校正集的选取 | 第40-42页 |
| ·理想校正集的要求 | 第40页 |
| ·校正集的选取方法 | 第40-42页 |
| ·模型验证参数 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 柴油和汽油的红外光谱分析 | 第45-58页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·实验仪器和数据采集 | 第45-49页 |
| ·实验样品的配制 | 第45-46页 |
| ·光谱数据的采集 | 第46-47页 |
| ·实验光谱的获取 | 第47-48页 |
| ·分析数据的选择 | 第48-49页 |
| ·汽油和柴油含量的近红外光谱的 PLS 建模分析 | 第49-52页 |
| ·基于偏最小二乘法模型的建立 | 第49-50页 |
| ·结果分析 | 第50-51页 |
| ·最优波段选择 | 第51-52页 |
| ·汽油和柴油含量的近红外光谱的 IBPLS 建模分析 | 第52-55页 |
| ·基于迭代 Bagging 偏最小二乘法模型的建立 | 第52-54页 |
| ·结果分析 | 第54-55页 |
| ·最优波段选择 | 第55页 |
| ·PLS 算法和 IBPLS 算法比较 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 矿物油含量的数据分析系统开发 | 第58-68页 |
| ·引言 | 第58页 |
| ·数据分析系统的介绍 | 第58-66页 |
| ·软件的基本功能 | 第58-59页 |
| ·软件的特点 | 第59页 |
| ·软件的使用 | 第59-66页 |
| ·本章小结 | 第66-68页 |
| 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 作者简介 | 第75页 |
