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基于近红外线的纸张水分及定量测量技术研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第一章 绪论第11-19页
   ·概述第11-12页
     ·课题的提出第11页
     ·课题的目的和意义第11-12页
   ·近红外纸张水分及定量测量技术的发展及研究现状第12-17页
     ·发展概况第12-15页
     ·基本方法及存在的问题第15-17页
   ·课题的来源和本文研究的主要内容及章节安排第17-19页
     ·课题的来源第17页
     ·本文研究的主要内容及章节安排第17-19页
第二章 近红外纸张水分及定量在线检测系统原理第19-34页
   ·引言第19页
   ·近红外纸张水分及定量检测系统第19-20页
   ·水分及定量特性分析第20-21页
     ·定量波动的影响因素第21页
     ·影响水分波动的因素第21页
   ·水分传感器第21-26页
     ·纸张的光学特性第22页
     ·水分及定量测量的光学系统第22-25页
     ·水分及定量测量的红外传感器系统第25-26页
     ·PbS近红外光敏元件第26页
     ·近红外水分及定量测量的优缺点第26页
   ·近红外水分及定量测量原理第26-33页
     ·测试波长与参考波长的选择第26-28页
     ·水分对红外线的吸收第28-29页
     ·红外水分及定量测量中的参比技术第29-32页
     ·测量原理第32-33页
   ·本章小结第33-34页
第三章 近红外纸张水分及定量测量模型第34-46页
   ·引言第34页
   ·纸张水分及定量的测量模型第34-37页
   ·基于最小二乘法的曲线拟合分析第37-42页
     ·一次线性拟合模型建立第37-38页
     ·一次线性拟合模型检验第38页
     ·二次曲线模型第38-40页
     ·二次曲线拟合模型检验第40页
     ·结果对比及分析第40-42页
   ·基于最小二乘法的多元线性回归分析第42-45页
     ·回归方程的建立第42-43页
     ·回归方程的显著性检验第43页
     ·结果对比及分析第43-45页
   ·本章小结第45-46页
第四章 基于神经网络的近红外纸张水分及定量测量模型第46-63页
   ·引言第46页
   ·人工神经网络概述第46-49页
     ·人工神经网络的基本原理第46-48页
     ·人工神经网络的学习第48-49页
   ·BP神经网络第49-57页
     ·BP神经网络基本原理第49-50页
     ·BP网络学习公式推导第50-54页
     ·BP学习算法过程第54-56页
     ·BP神经网络的构造与快速学习算法的选择第56-57页
   ·基于BP神经网络的纸张水分及定量测量模型第57-60页
     ·BP神经网络模型的建立第57-58页
     ·基于MATLAB的BP网络训练与验证第58-60页
   ·误差分析第60-62页
   ·本章小结第62-63页
第五章 近红外纸张水分及定量监控系统的设计与实现第63-75页
   ·引言第63页
   ·测量仪表第63-67页
     ·测量仪表工作原理第63页
     ·数据采集部分(传感器单元)第63-64页
     ·数据处理部分(仪表软件系统)第64-66页
     ·水分及定量补偿校正第66-67页
   ·监控系统的设计第67-71页
     ·监控系统软件结构设计第67-68页
     ·监控软件操作系统结构第68页
     ·监控软件系统分析及功能描述第68-70页
     ·上位机(监控计算机)串口通信第70-71页
   ·数据库模块设计与实现第71-72页
     ·ODBC技术第71-72页
     ·在API中应用ODBC编程第72页
   ·用户监控界面第72-74页
   ·本章小结第74-75页
结论与展望第75-77页
 1 结论第75-76页
 2 展望第76-77页
附表第77-81页
 附表1 40g/m~2无碳复写纸数据第77-78页
 附表2 60g/m~2书写纸数据第78-79页
 附表3 80g/m~2书写纸数据第79-80页
 附表4 90g/m~2装饰(黄)纸数据第80-81页
参考文献第81-85页
致谢第85页

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