近红外光谱无创血糖检测中的偶然相关及波长选择的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究的目的及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究的现状 | 第9-11页 |
| ·本文研究的主要内容及结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 近红外光谱血糖检测中多变量建模及优化方法 | 第13-30页 |
| ·近红外光谱 | 第13-14页 |
| ·近红外光谱简介 | 第13页 |
| ·近红外光谱的光谱特征 | 第13-14页 |
| ·近红外光谱分析的基础 | 第14页 |
| ·化学计量学方法 | 第14-22页 |
| ·多元线性回归（MLR） | 第16-17页 |
| ·主成分回归（PCR） | 第17-19页 |
| ·偏最小二乘法（PLS） | 第19-20页 |
| ·偏最小二乘法中PLS 因子数目的确定方法 | 第20-21页 |
| ·化学计量学模型的有效性评价 | 第21-22页 |
| ·多变量模型中建模波长优化 | 第22-23页 |
| ·遗传算法 | 第23-28页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第24-25页 |
| ·与偏最小二乘法结合的遗传算法（GA-PLS） | 第25-28页 |
| ·动态遗传算法(dynamic GA) | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 近红外光谱分析中的偶然相关研究 | 第30-38页 |
| ·化学计量学中建模方法引入的偶然相关的实验研究 | 第30-35页 |
| ·建模方法引入的偶然相关的评价方法 | 第30页 |
| ·建模方法引入的偶然相关的实验研究方案 | 第30-31页 |
| ·MLR 模型中的偶然相关 | 第31页 |
| ·PLS 模型中的偶然相关 | 第31-34页 |
| ·验证样本比例对PLS 模型偶然相关的影响 | 第34-35页 |
| ·温度引入偶然相关的实验研究 | 第35-37页 |
| ·温度引入偶然相关的实验研究方案 | 第36页 |
| ·温度引入偶然相关的实验结果讨论 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 近红外光谱无创血糖检测中波长选择的研究 | 第38-52页 |
| ·人体血糖的近红外光谱获取 | 第38-41页 |
| ·实验条件及仪器 | 第38-39页 |
| ·实验准备及过程 | 第39-40页 |
| ·光谱数据的预处理 | 第40-41页 |
| ·多变量模型应用传统遗传算法的优化 | 第41-47页 |
| ·单点交叉的遗传算法 | 第42-45页 |
| ·均匀交叉的遗传算法 | 第45-47页 |
| ·多变量模型应用动态遗传算法的优化 | 第47-50页 |
| ·GA-PLS 优化结果中各波长被选择的概率 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·总结 | 第52-53页 |
| ·展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
