| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-29页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 激光诱导击穿光谱技术 | 第12-17页 |
| 1.2.1 激光诱导击穿光谱技术的原理 | 第12-13页 |
| 1.2.2 LIBS技术实验装置及主要参数 | 第13-16页 |
| 1.2.3 LIBS技术的优势及应用 | 第16页 |
| 1.2.4 LIBS技术在煤炭工业中的研究 | 第16-17页 |
| 1.3 化学计量学方法在LIBS中的应用 | 第17-18页 |
| 1.4 激光诱导击穿光谱定量分析和模式识别模型 | 第18-20页 |
| 1.4.1 偏最小二乘(Partial least squares,PLS) | 第18-19页 |
| 1.4.2 人工神经网络 | 第19-20页 |
| 1.5 本文研究内容及结构安排 | 第20-21页 |
| 参考文献 | 第21-29页 |
| 第二章 LIBS技术结合PLS用于煤灰的主要成分分析 | 第29-43页 |
| 2.1 引言 | 第29-30页 |
| 2.2 实验装置及样品 | 第30-33页 |
| 2.2.1 实验装置 | 第30-31页 |
| 2.2.2 实验样品 | 第31-33页 |
| 2.3 偏最小二乘(Partial least squares,PLS) | 第33-34页 |
| 2.4 Kennard-Stone(K-S) | 第34-35页 |
| 2.5 结果与讨论 | 第35-39页 |
| 2.5.1 校正集的筛选 | 第35-36页 |
| 2.5.2 异常光谱的剔除 | 第36-37页 |
| 2.5.3 输入变量筛选 | 第37-38页 |
| 2.5.4 PLS校正模型的构建 | 第38-39页 |
| 2.5.5 PLS模型对煤灰成分的预测 | 第39页 |
| 2.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 参考文献 | 第40-43页 |
| 第三章 LIBS技术结合WNN对煤灰主要成分的定量分析 | 第43-53页 |
| 3.1 引言 | 第43页 |
| 3.2 材料与方法 | 第43-45页 |
| 3.2.1 实验装置 | 第43页 |
| 3.2.2 实验样品与数据采集 | 第43-44页 |
| 3.2.3 小波神经网络(Wavelet Neural Network,WNN) | 第44-45页 |
| 3.3 结果与讨论 | 第45-50页 |
| 3.3.1 光谱滤噪处理及输入变量筛选 | 第45-48页 |
| 3.3.2 小波神经网络模型参数优化 | 第48-49页 |
| 3.3.3 WNN校正模型的构建与内部验证 | 第49-50页 |
| 3.3.4 WNN模型对未知样品的预测 | 第50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 第四章 LIBS技术与WNN相结合用于煤灰种类的判别分析 | 第53-62页 |
| 4.1 引言 | 第53-54页 |
| 4.2 实验部分 | 第54页 |
| 4.2.1 实验装置 | 第54页 |
| 4.2.2 试验样品及数据采集 | 第54页 |
| 4.3 独立成分分析(Independent component analysis,ICA) | 第54-55页 |
| 4.4 结果与讨论 | 第55-59页 |
| 4.4.1 输入变量筛选 | 第55-57页 |
| 4.4.2 小波神经网络模型对煤灰的分类 | 第57-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 结论与展望 | 第62-64页 |
| 1 全文总结 | 第62-63页 |
| 2 展望 | 第63-64页 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
