| 中文摘要 | 第3-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景和研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第12页 |
| 1.4 论文组织框架 | 第12-15页 |
| 2 近红外光谱烧伤深度检测的相关方法原理 | 第15-27页 |
| 2.1 Savitzky-Golay滤波器 | 第15-18页 |
| 2.2 集成学习 | 第18-25页 |
| 2.2.1 CAGA-SVR | 第19-24页 |
| 2.2.2 随机森林 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-27页 |
| 3 基于光纤光谱光强信号集成学习的烧伤深度检测系统 | 第27-49页 |
| 3.1 光纤光谱仪数据采集 | 第28-31页 |
| 3.1.1 光纤光谱仪系统 | 第28-29页 |
| 3.1.2 光谱数据采集 | 第29-30页 |
| 3.1.3 光谱数据滤波和波段选择 | 第30-31页 |
| 3.2 基于光纤光谱仪信号与SVR的烧伤深度检测系统 | 第31-33页 |
| 3.2.1 SVR烧伤深度检测模型 | 第31页 |
| 3.2.2 实验结果与分析 | 第31-33页 |
| 3.3 基于CAGA-SVR的烧伤深度检测系统 | 第33-37页 |
| 3.3.1 总体流程 | 第34-35页 |
| 3.3.2 链式智能体遗传算法 | 第35-36页 |
| 3.3.3 实验结果与分析 | 第36-37页 |
| 3.4 CAGA-SVR优化研究 | 第37-42页 |
| 3.4.1 SVR核函数的选择与参数优化 | 第37-40页 |
| 3.4.2 优化后效果分析 | 第40-42页 |
| 3.5 基于RF的烧伤深度检测系统 | 第42-47页 |
| 3.5.1 基于RF的烧伤深度反演模型 | 第42-44页 |
| 3.5.2 实验结果与分析 | 第44-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-49页 |
| 4 基于光学特性参数集成学习的烧伤深度检测系统 | 第49-59页 |
| 4.1 基于光学特性参数与SVR的烧伤深度检测 | 第49-54页 |
| 4.1.1 光学特性参数提取 | 第50-51页 |
| 4.1.2 实验结果与分析 | 第51-54页 |
| 4.2 基于光学特性参数与CAGA-SVR的烧伤深度检测系统 | 第54-58页 |
| 4.2.1 总体流程 | 第54-55页 |
| 4.2.2 实验结果与分析 | 第55-58页 |
| 4.3 本章小结 | 第58-59页 |
| 5 基于光谱成像信号集成学习的烧伤深度检测系统 | 第59-69页 |
| 5.1 基于光谱成像仪光学特性参数的检测 | 第59-63页 |
| 5.1.1 总体流程 | 第59页 |
| 5.1.2 光谱成像仪 | 第59-60页 |
| 5.1.3 实验结果与分析 | 第60-63页 |
| 5.2 基于光谱成像仪光强信号和RF的烧伤深度检测 | 第63-67页 |
| 5.2.1 总体流程 | 第63-64页 |
| 5.2.2 实验结果与分析 | 第64-67页 |
| 5.3 本章小结 | 第67-69页 |
| 6 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 论文总结 | 第69页 |
| 6.2 研究展望 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 附录 | 第77页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文专利目录 | 第77页 |
| B. 作者在攻读学位期间参加的科研项目目录 | 第77页 |
