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基于近红外二维相关光谱的高相似度复杂物质鉴别研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第一章 绪论第15-27页
    1.1 引言第15-16页
    1.2 红外光谱分析技术第16-20页
        1.2.1 红外光谱简介第16-18页
        1.2.2 光谱分析及其化学计量学第18-20页
            1.2.2.1 光谱数据预处理第19页
            1.2.2.2 校正模型的建立第19-20页
    1.3 国内外研究现状第20-23页
        1.3.1 二维相关光谱的发展第20-21页
        1.3.2 羊毛与羊绒制品鉴别的发展与现状第21-23页
        1.3.3 多分类器信息融合方法研究现状第23页
    1.4 课题的研究意义和主要研究内容第23-25页
        1.4.1 基于二维相关光谱的特征提取第24页
        1.4.2 分别基于投票器和信息熵的多分类器信息融合第24-25页
    1.5 本文主要内容和结构第25-27页
第二章 算法理论基础第27-39页
    2.1 引言第27页
    2.2 光谱数据预处理第27-30页
        2.2.1 多元散射校正(MSC)第27-28页
        2.2.2 均值中心化第28页
        2.2.3 Savitzky-Golay平滑法第28-29页
        2.2.4 导数算法第29-30页
    2.3 二维相关光谱第30-33页
    2.4 支持向量机第33-37页
        2.4.1 线性可分第33-35页
        2.4.2 线性不可分第35-37页
    2.5 小结第37-39页
第三章 基于二维相关光谱的羊毛与羊绒制品鉴别研究第39-51页
    3.1 引言第39-40页
    3.2 方法改进第40页
    3.3 算法验证与实验第40-43页
        3.3.1 羊毛与羊绒制品样本近红外光谱采集第40-41页
        3.3.2 数据处理软件第41页
        3.3.3 数据预处理第41页
        3.3.4 构造二维相关光谱第41-42页
        3.3.5 模型建立第42-43页
    3.4 结果与讨论第43-49页
        3.4.1 羊毛与羊绒一维光谱与二维相关光谱的比较第43-45页
        3.4.2 基于一维光谱进行分类第45页
        3.4.3 基于二维光谱进行分类第45-48页
        3.4.4 基于投票器的多分类器信息融合第48-49页
    3.5 小结第49-51页
第四章 基于信息熵的纯棉与丝光棉鉴别研究第51-63页
    4.1 引言第51页
    4.2 算法验证与实验第51-55页
        4.2.1 纯棉与丝光棉制品近红外光谱采集第51-52页
        4.2.2 数据处理软件与数据预处理第52页
        4.2.3 构造二维相关光谱第52-53页
        4.2.4 改进的基于信息熵的多分类器信息融合第53-54页
        4.2.5 模型建立及基于信息熵的多分类器信息融合第54-55页
        4.2.6 模型的评价第55页
    4.3 结果与讨论第55-61页
        4.3.1 两种样本一维光谱与二维相关光谱对比第55-57页
        4.3.2 基于一维光谱的分类第57页
        4.3.3 基于二维相关光谱的分类第57-60页
        4.3.4 基于信息熵的多分类器信息融合第60-61页
    4.4 小结第61-63页
第五章 化学计量学算法研究及药品近红外化学计量学软件第63-77页
    5.1 引言第63页
    5.2 软件简介第63-64页
    5.3 操作说明第64-75页
        5.3.1 定性分析说明第64-71页
        5.3.2 定量分析说明第71-75页
    5.4 小结第75-77页
第六章 总结与展望第77-79页
    6.1 总结第77-78页
    6.2 展望第78-79页
参考文献第79-83页
致谢第83-85页
研究成果及发表的学术论文第85-87页
作者和导师介绍第87-88页
附件第88-89页

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