| 学位论文的主要创新点 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 前言 | 第11-12页 |
| 1.2 基础建模方法 | 第12-16页 |
| 1.2.1 多元线性回归(MLR) | 第12页 |
| 1.2.2 主成分回归方法(PCR) | 第12-13页 |
| 1.2.3 偏最小二乘回归(PLS) | 第13-14页 |
| 1.2.4 支持向量回归(SVR) | 第14页 |
| 1.2.5 人工神经网络(ANN) | 第14-15页 |
| 1.2.6 极限学习机(ELM) | 第15-16页 |
| 1.3 训练子集的产生方法 | 第16-19页 |
| 1.3.1 基于样本方向的训练子集产生方法 | 第16-17页 |
| 1.3.2 基于变量方向的训练子集产生方法 | 第17-18页 |
| 1.3.3 基于频率方向的训练子集产生方法 | 第18-19页 |
| 1.4 子模型的集成方法 | 第19-20页 |
| 1.4.1 简单平均集成方法 | 第19-20页 |
| 1.4.2 加权平均集成方法 | 第20页 |
| 1.4.3 展开策略集成方法 | 第20页 |
| 1.5 本论文选题的依据和研究内容 | 第20-23页 |
| 第二章 基于极限学习机的复杂样品的光谱定量分析方法 | 第23-33页 |
| 2.1 引言 | 第23-24页 |
| 2.2 原理与算法 | 第24-25页 |
| 2.3 实验 | 第25-26页 |
| 2.4 结果与讨论 | 第26-31页 |
| 2.4.1 ELM计算效率 | 第26-27页 |
| 2.4.2 ELM的稳定性 | 第27-29页 |
| 2.4.3 ELM参数选择 | 第29-30页 |
| 2.4.4 与其它方法的比较 | 第30-31页 |
| 2.5 小结 | 第31-33页 |
| 第三章 基于变量空间的推进偏最小二乘方法 | 第33-43页 |
| 3.1 引言 | 第33-34页 |
| 3.2 原理与算法 | 第34-36页 |
| 3.3 实验 | 第36-37页 |
| 3.4 结果与讨论 | 第37-41页 |
| 3.4.1 参数优化 | 第37-39页 |
| 3.4.2 子模型变量选择 | 第39-40页 |
| 3.4.3 与其它方法的比较 | 第40-41页 |
| 3.5 小结 | 第41-43页 |
| 第四章 基于经验模态分解的高低频展开偏最小二乘回归方法 | 第43-55页 |
| 4.1 引言 | 第43-44页 |
| 4.2 原理与算法 | 第44-47页 |
| 4.2.1 经验模态分解(EMD) | 第44-45页 |
| 4.2.2 偏最小二乘回归(PLS) | 第45-46页 |
| 4.2.3 展开策略 | 第46页 |
| 4.2.4 高低频展开偏最小二乘方法(HLUPLSR) | 第46-47页 |
| 4.3 实验 | 第47-48页 |
| 4.4 结果与讨论 | 第48-53页 |
| 4.4.1 EMD分解的光谱 | 第48-51页 |
| 4.4.2 不同频率对HLUPLSR的贡献 | 第51-52页 |
| 4.4.3 与其它方法的比较 | 第52-53页 |
| 4.5 小结 | 第53-55页 |
| 第五章 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-69页 |
| 学术发表 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
