矿物油三维荧光谱识别技术及研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·国外研究状况 | 第11-12页 |
| ·国内研究状况 | 第12-13页 |
| ·矿物油分析法 | 第13-15页 |
| ·荧光光谱分析法及特点 | 第15-16页 |
| ·主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 荧光分析原理 | 第18-33页 |
| ·荧光产生原理 | 第18-20页 |
| ·光的吸收 | 第18-19页 |
| ·激发 | 第19页 |
| ·去活化 | 第19-20页 |
| ·荧光寿命与量子产率 | 第20-21页 |
| ·荧光与结构的关系 | 第21页 |
| ·环境因素对荧光的影响 | 第21-22页 |
| ·荧光强度和溶液浓度的关系 | 第22-23页 |
| ·物质的二维荧光光谱 | 第23-24页 |
| ·荧光激发光谱 | 第23页 |
| ·荧光发射光谱 | 第23-24页 |
| ·二维荧光光谱分析法的局限性 | 第24页 |
| ·三维荧光谱法 | 第24-28页 |
| ·荧光法鉴别油类的可行性 | 第28-29页 |
| ·石油的荧光光谱特性 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 矿物油三维荧光谱测量及识别基础 | 第33-49页 |
| ·矿物油三维荧光谱测量系统组成 | 第33-34页 |
| ·基于PMT 的微弱荧光信号探测技术 | 第34-41页 |
| ·光电倍增管分压电路设计 | 第37-38页 |
| ·IVC102 积分放大 | 第38-40页 |
| ·A/D 转换部分及电源部分 | 第40-41页 |
| ·矿物油三维荧光谱识别基本原理 | 第41-43页 |
| ·三维荧光谱的特征参量提取 | 第43-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于矿物油特征参量的主成分分析 | 第49-56页 |
| ·主成分分析基本原理 | 第49-50页 |
| ·主成分分析法的数学模型 | 第50-52页 |
| ·PCA 步骤 | 第52-53页 |
| ·矿物油特征参量的主成分分析 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第5章 基于矿物油特征参量的模式识别 | 第56-66页 |
| ·BP 神经网络的结构 | 第58页 |
| ·BP 神经网络算法 | 第58-60页 |
| ·BP 算法存在的缺点及改进 | 第60-61页 |
| ·BP 神经网络的设计 | 第61-62页 |
| ·BP 神经网络的训练及鉴别 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 结论 | 第66-68页 |
| 附录 | 第68-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 作者简介 | 第79页 |
