基于近红外光谱的汽油牌号识别与辛烷值测定
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 致谢 | 第8-10页 |
| 目录 | 第10-12页 |
| 第一章 近红外光谱分析技术综述 | 第12-30页 |
| ·引言 | 第12-14页 |
| ·近红外校正模型概述 | 第14-24页 |
| ·近红外光谱预处理 | 第15-19页 |
| ·训练样本选择 | 第19-21页 |
| ·多元校正模型建立 | 第21-23页 |
| ·模型验证 | 第23-24页 |
| ·模式识别技术在近红外光谱分析中的应用 | 第24-28页 |
| ·本文主要内容 | 第28-30页 |
| 第二章 基于近红外光谱的汽油牌号快速识别 | 第30-38页 |
| ·引言 | 第30-31页 |
| ·基于 NIR光谱的汽油牌号识别方法 | 第31-34页 |
| ·光谱预处理 | 第31-32页 |
| ·特征提取 | 第32页 |
| ·分类方法描述 | 第32-34页 |
| ·实验介绍 | 第34-35页 |
| ·实验平台 | 第34页 |
| ·样本数据集 | 第34-35页 |
| ·实验结果分析 | 第35-37页 |
| ·数据预处理 | 第35页 |
| ·光谱特征提取 | 第35-36页 |
| ·样本分类 | 第36-37页 |
| ·结论 | 第37-38页 |
| 第三章 用于近红外校正模型的训练样本选择 | 第38-46页 |
| ·引言 | 第38-39页 |
| ·采用改进训练样本选择的 NIR校正模型建立 | 第39-40页 |
| ·实验介绍 | 第40-42页 |
| ·实验平台 | 第40页 |
| ·样本数据集 | 第40-41页 |
| ·样本光谱处理与测定 | 第41页 |
| ·方法评价标准 | 第41-42页 |
| ·实验结果及讨论 | 第42-45页 |
| ·光谱预处理 | 第42页 |
| ·按牌号就近取样个数对建模预测结果的影响 | 第42页 |
| ·异常剔除对建模预测结果的影响 | 第42-44页 |
| ·训练样本选择方法结果对比 | 第44-45页 |
| ·结论 | 第45-46页 |
| 第四章 汽油辛烷值近红外测定仪研制 | 第46-60页 |
| ·引言 | 第46-47页 |
| ·仪器硬件结构 | 第47-49页 |
| ·工作原理 | 第47-48页 |
| ·硬件结构与设计 | 第48-49页 |
| ·软件组成功能 | 第49-53页 |
| ·软件结构与功能实现 | 第53-58页 |
| ·实际运行结果 | 第58-59页 |
| ·结论 | 第59-60页 |
| 第五章 结论与展望 | 第60-62页 |
| ·研究工作总结 | 第60页 |
| ·研究工作展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-70页 |
| 附录 | 第70页 |
