| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 引言 | 第13-14页 |
| 1.2 拉曼和近红外分子光谱分析技术 | 第14-17页 |
| 1.2.1 拉曼光谱分析原理 | 第14-16页 |
| 1.2.2 近红外光谱分析原理 | 第16页 |
| 1.2.3 光谱分析技术发展历史回顾 | 第16-17页 |
| 1.3 拉曼和近红外光谱分析技术的应用及研究现状 | 第17-19页 |
| 1.4 分子振动光谱波长选择的重要意义 | 第19-20页 |
| 1.5 本文的主要内容 | 第20-23页 |
| 第二章 分子光谱分析技术中的化学计量学方法 | 第23-37页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 校正样本的选择 | 第23-25页 |
| 2.2.1 异常样本的识别方法 | 第23-24页 |
| 2.2.2 校正样本的选择方法 | 第24-25页 |
| 2.3 分子光谱的预处理技术 | 第25-27页 |
| 2.3.1 平滑算法 | 第25-26页 |
| 2.3.2 导数算法 | 第26页 |
| 2.3.3 标准正态变换 | 第26页 |
| 2.3.4 小波变换 | 第26页 |
| 2.3.5 基线校正 | 第26-27页 |
| 2.4 分子光谱的波长选择 | 第27-29页 |
| 2.4.1 相关系数法 | 第28页 |
| 2.4.2 间隔最小二乘波长选择 | 第28页 |
| 2.4.3 无信息变量消除法 | 第28-29页 |
| 2.4.4 CARS | 第29页 |
| 2.5 分子光谱的定量模型分析 | 第29-32页 |
| 2.5.1 多元线性回归 | 第30页 |
| 2.5.2 主成分回归 | 第30页 |
| 2.5.3 偏最小二乘回归 | 第30-31页 |
| 2.5.4 人工神经网络 | 第31页 |
| 2.5.5 最小二乘支持向量机 | 第31-32页 |
| 2.6 分子光谱的定性模型分析 | 第32-33页 |
| 2.7 模型评价指标 | 第33-34页 |
| 2.8 本章小结 | 第34-37页 |
| 第三章 面向分子振动光谱建模的特征波长选择新方法 | 第37-55页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 基于变量投影重要程度系数与偏最小二乘回归系数协同的光谱波长选择 | 第37-42页 |
| 3.3 玉米近红外光谱数据集 | 第42-51页 |
| 3.4 杏仁软糖近红外光谱数据集 | 第51-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 第四章 拉曼光谱技术的定量分析应用 | 第55-77页 |
| 4.1 引言 | 第55-56页 |
| 4.2 生物柴油调合油拉曼光谱采集 | 第56-59页 |
| 4.2.1 采集系统拉曼仪器介绍 | 第56-57页 |
| 4.2.2 生物柴油调合油实验 | 第57页 |
| 4.2.3 生物柴油调合油样本数据集划分和异常样本剔除 | 第57-59页 |
| 4.3 生物柴油调合油拉曼光谱预处理 | 第59-63页 |
| 4.3.1 拉曼光谱基线校正 | 第59-60页 |
| 4.3.2 基线校正后的光谱预处理 | 第60-63页 |
| 4.4 生物柴油调合油拉曼光谱定量模型建立 | 第63-69页 |
| 4.4.1 主成分回归 | 第64-65页 |
| 4.4.2 偏最小二乘回归 | 第65-66页 |
| 4.4.3 人工神经网络 | 第66-67页 |
| 4.4.4 偏最小二乘支持向量机 | 第67-69页 |
| 4.5 生物柴油调合油拉曼光谱波数选择 | 第69-76页 |
| 4.5.1 相关系数法 | 第70-71页 |
| 4.5.2 间隔最小二乘波长选择 | 第71-72页 |
| 4.5.3 无信息变量消除法 | 第72-73页 |
| 4.5.4 CARS | 第73-74页 |
| 4.5.5 基于变量投影重要程度系数与偏最小二乘回归系数协同的光谱波数选择 | 第74-76页 |
| 4.6 本章小结 | 第76-77页 |
| 第五章 拉曼光谱技术的定性分析应用 | 第77-95页 |
| 5.1 引言 | 第77-78页 |
| 5.2 PAM拉曼光谱采集和样本制备 | 第78-83页 |
| 5.2.1 PAM采集系统拉曼仪器 | 第78-79页 |
| 5.2.2 PAM拉曼光谱采集 | 第79-80页 |
| 5.2.3 PAM拉曼光谱基线校正和特征峰分析 | 第80-83页 |
| 5.3 定性模型分析 | 第83-89页 |
| 5.3.1 主成分分析 | 第83-84页 |
| 5.3.2 PLS-DA模型 | 第84-86页 |
| 5.3.3 ANN模型 | 第86-87页 |
| 5.3.4 LSSVC模型 | 第87-89页 |
| 5.4 PAM拉曼光谱波数选择 | 第89-90页 |
| 5.5 掺假样品的鉴定 | 第90-92页 |
| 5.6 本章小结 | 第92-95页 |
| 第六章 总结与展望 | 第95-97页 |
| 6.1 总结 | 第95-96页 |
| 6.2 展望 | 第96-97页 |
| 参考文献 | 第97-103页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第103页 |
