| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 引言 | 第13-14页 |
| 1.2 分子振动光谱分析原理介绍 | 第14-15页 |
| 1.2.1 近红外光谱原理介绍 | 第14页 |
| 1.2.2 拉曼光谱分析原理 | 第14-15页 |
| 1.3 国内外应用及研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3.1 近红外光谱研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3.2 拉曼光谱研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 波长选择意义 | 第17页 |
| 1.5 本文主要内容 | 第17-21页 |
| 第二章 分子振动光谱技术中化学计量方法 | 第21-31页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 光谱样本预处理技术 | 第21-23页 |
| 2.2.1 异常样本处理 | 第21-22页 |
| 2.2.2 数据集划分方法 | 第22页 |
| 2.2.3 基线校正技术 | 第22-23页 |
| 2.2.4 平滑算法 | 第23页 |
| 2.2.5 标准正态变换 | 第23页 |
| 2.3 定量分析建模方法 | 第23-25页 |
| 2.3.1 多元线性回归(Multivariate Linear Regression,MLR) | 第24页 |
| 2.3.2 主成分回归(Principal Component Regression,PCR) | 第24页 |
| 2.3.3 偏最小二乘回归(Partial Least Square Regression,PLSR) | 第24-25页 |
| 2.3.4 最小二乘支持向量机(Least Square-Support Vector Machine,LSSVM) | 第25页 |
| 2.3.5 局部建模策略 | 第25页 |
| 2.4 波长选择算法 | 第25-27页 |
| 2.4.1 间隔偏最小二乘波长选择(interval PLS,iPLS) | 第26页 |
| 2.4.2 遗传算法(genetic algorithm,GA) | 第26页 |
| 2.4.3 竞争自适应重加权采样法(Competitive adaptive reweighted sampling,CARS) | 第26页 |
| 2.4.4 变量投影重要系数(Variable Importanceinthe Projection,VIP) | 第26-27页 |
| 2.5 基本粒子群算法 | 第27-28页 |
| 2.6 定量模型的评价指标 | 第28-29页 |
| 2.7 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于粒子群算法的新型光谱特征波长提取方法探索 | 第31-69页 |
| 3.1 引言 | 第31-32页 |
| 3.2 基本二进制粒子群算法 | 第32-36页 |
| 3.2.1 基本二进制粒子群算法 | 第32-33页 |
| 3.2.2 BPSO应用效果 | 第33-36页 |
| 3.3 改进BPSO——BPSO_VIP算法 | 第36-44页 |
| 3.3.1 BPSO_VIP | 第36-39页 |
| 3.3.2 RE_BPSO_VIP | 第39-44页 |
| 3.4 VIP自适应粒子群算法(VAPSO) | 第44-53页 |
| 3.4.1 VAPSO应用 | 第47-51页 |
| 3.4.2 Re_VAPSO | 第51-53页 |
| 3.5 iVAPSO算法 | 第53-62页 |
| 3.5.1 基本iVAPSO算法 | 第53-57页 |
| 3.5.2 Re_iVAPSO算法 | 第57-62页 |
| 3.6 与其他方法的对比 | 第62-66页 |
| 3.6.1 全光谱偏最小二乘回归 | 第62-63页 |
| 3.6.2 间隔偏最小二乘 | 第63-64页 |
| 3.6.3 GARS | 第64页 |
| 3.6.4 遗传算法 | 第64-66页 |
| 3.7 本章小结 | 第66-69页 |
| 第四章 深度学习与局部建模应用于光谱定量分析 | 第69-87页 |
| 4.1 引言 | 第69-70页 |
| 4.2 传统校正方法 | 第70-72页 |
| 4.2.1 PCR | 第70-71页 |
| 4.2.2 PLS | 第71页 |
| 4.2.3 LSSVM | 第71-72页 |
| 4.3 CNN应用于近红外光谱定量分析 | 第72-78页 |
| 4.3.1 LeNet-5 2d情况 | 第73-75页 |
| 4.3.2 LeNet-5 1d | 第75-76页 |
| 4.3.3 Alexnet 1d情况 | 第76-78页 |
| 4.4 局部PLS模型探索 | 第78-85页 |
| 4.4.1 EL-loc-PLS | 第79页 |
| 4.4.2 SID-loc-PLS | 第79-81页 |
| 4.4.3 NAS-loc-PLS | 第81-82页 |
| 4.4.4 NAS-VAPSO | 第82-85页 |
| 4.5 本章小结 | 第85-87页 |
| 第五章 生物柴油调和油光谱定量分析 | 第87-117页 |
| 5.1 引言 | 第87页 |
| 5.2 分子振动光谱数据采集 | 第87-89页 |
| 5.3 调和油近红外光谱分析 | 第89-103页 |
| 5.3.1 近红外光谱样本选择与预处理 | 第89-93页 |
| 5.3.1.1 异常样本分析 | 第89-90页 |
| 5.3.1.2 基线校正 | 第90-91页 |
| 5.3.1.3 平滑算法 | 第91-93页 |
| 5.3.2 近红外光谱定量分析模型 | 第93-98页 |
| 5.3.2.1 PCR模型 | 第93页 |
| 5.3.2.2 PLS模型 | 第93-94页 |
| 5.3.2.3 Lssvm | 第94页 |
| 5.3.2.4 CNN | 第94-97页 |
| 5.3.2.5 局部建模策略 | 第97-98页 |
| 5.3.3 特征波长点筛选 | 第98-103页 |
| 5.3.3.1 VAPSO | 第98-99页 |
| 5.3.3.2 iVAPSO | 第99-101页 |
| 5.3.3.3 局部模型结合VPASO寻找最优波长点 | 第101-103页 |
| 5.3.4 近红外光谱分析小结 | 第103页 |
| 5.4 调和油拉曼光谱定量分析 | 第103-116页 |
| 5.4.1 拉曼光谱样本选择与预处理 | 第104-107页 |
| 5.4.1.1 样本选择 | 第104-105页 |
| 5.4.1.2 基线校正 | 第105-106页 |
| 5.4.1.3 平滑算法 | 第106-107页 |
| 5.4.2 模型选择 | 第107-110页 |
| 5.4.2.1 传统校正模型 | 第107-108页 |
| 5.4.2.2 CNN | 第108-109页 |
| 5.4.2.3 局部建模策略 | 第109-110页 |
| 5.4.3 波长选择 | 第110-115页 |
| 5.3.4.1 VAPSO | 第110-111页 |
| 5.4.3.2 iVAPSO | 第111-113页 |
| 5.4.3.3 Loc-VAPSO | 第113-115页 |
| 5.4.4 生物柴油拉曼光谱分析小结 | 第115-116页 |
| 5.5 本章小结 | 第116-117页 |
| 第六章 总结与展望 | 第117-121页 |
| 6.1 总结 | 第117-119页 |
| 6.2 展望 | 第119-121页 |
| 参考文献 | 第121-127页 |
| 致谢 | 第127-129页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第129页 |
