稀硫化PLS回归方法在光谱学中的应用与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 研究背景与意义 | 第9-13页 |
| 1.2.1 正则稀疏化 | 第10-11页 |
| 1.2.2 波长选择 | 第11-12页 |
| 1.2.3 样本选择 | 第12-13页 |
| 1.3 本文重点研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-17页 |
| 第二章 理论基础 | 第17-27页 |
| 2.1 数据标准化 | 第17页 |
| 2.2 多元线性回归 | 第17-18页 |
| 2.3 主成分回归 | 第18-19页 |
| 2.4 偏最小二乘回归 | 第19-22页 |
| 2.4.1 理论推导 | 第19-21页 |
| 2.4.2 算法 | 第21-22页 |
| 2.5 稀疏化算法 | 第22-24页 |
| 2.5.1 岭回归 | 第23页 |
| 2.5.2 LASSO | 第23-24页 |
| 2.5.3 Elastic Net | 第24页 |
| 2.6 模型评估 | 第24-27页 |
| 2.6.1 评估指标 | 第25页 |
| 2.6.2 交叉验证 | 第25-27页 |
| 第三章 稀疏化方法改进 | 第27-37页 |
| 3.1 稀疏化估计 | 第27-29页 |
| 3.1.1 基础原理 | 第28页 |
| 3.1.2 算法 | 第28-29页 |
| 3.2 稀疏化偏最小二乘 | 第29-33页 |
| 3.2.1 线性思想 | 第29-30页 |
| 3.2.2 非线性思想 | 第30-31页 |
| 3.2.3 基于SMT的稀疏偏最小二乘 | 第31页 |
| 3.2.4 稀疏化算法 | 第31-33页 |
| 3.3 稀疏化迭代框架 | 第33-35页 |
| 3.3.1 框架基础 | 第33-34页 |
| 3.3.2 变换矩阵 | 第34-35页 |
| 3.4 小结 | 第35-37页 |
| 第四章 实验结果 | 第37-53页 |
| 4.1 稀疏化估计 | 第37-40页 |
| 4.1.1 实验数据 | 第37-38页 |
| 4.1.2 实验分析 | 第38-40页 |
| 4.1.3 实验结果 | 第40页 |
| 4.2 波长选择 | 第40-48页 |
| 4.2.1 实验数据 | 第40页 |
| 4.2.2 实验分析 | 第40-48页 |
| 4.2.3 实验结果 | 第48页 |
| 4.3 样本选择 | 第48-51页 |
| 4.3.1 实验数据 | 第48-49页 |
| 4.3.2 实验分析 | 第49-51页 |
| 4.3.3 实验结果 | 第51页 |
| 4.4 小结 | 第51-53页 |
| 第五章 软件实现 | 第53-63页 |
| 5.1 总体设计 | 第53-55页 |
| 5.1.1 运行环境 | 第53页 |
| 5.1.2 设计概念 | 第53-55页 |
| 5.1.3 界面设计 | 第55页 |
| 5.2 函数功能说明 | 第55-61页 |
| 5.2.1 稀疏化估计 | 第55-57页 |
| 5.2.2 波长选择 | 第57-59页 |
| 5.2.3 样本选择 | 第59-61页 |
| 5.3 小结 | 第61-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 总结 | 第63页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 在校期间研究成果 | 第71-72页 |
