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基于光谱的灰色系统推断测量研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-28页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 定量表征体系——QUDT(量,单位,量纲,数据类型)第11-13页
    1.3 复杂系统数据分析基础理论的发展第13-16页
    1.4 光谱分析技术的发展第16-23页
    1.5 光谱分析中灰色系统推断测量的科学问题与典型问题第23-25页
        1.5.1 基于光谱的灰色系统推断测量中的核心科学问题——异维标尺定标第23-24页
        1.5.2 基于光谱的灰色系统推断测量中的典型问题第24-25页
    1.6 本文的结构与内容第25-28页
第二章小型光栅光谱仪的系统优化设计第28-62页
    2.1 小型光栅光谱仪设计的基本问题第28-39页
        2.1.1 光栅及分光结构的拓扑形式第28-33页
        2.1.2 光栅光谱仪分辨率及谱段范围的估算方法第33-37页
        2.1.3 阵列光电探测器第37-39页
    2.2 分光结构设计第39-47页
        2.2.1 Czerny-Turner分光结构设计第39-45页
        2.2.2 凹面单光栅分光结构设计第45-47页
    2.3 影响小型光栅光谱仪系统性能的几个关键环节第47-61页
        2.3.1 高阶衍射杂光抑制滤光片与探测器的匹配第47-50页
        2.3.2 光路的装调及结构固化第50-52页
        2.3.3 探测器工作模式与参数控制第52-54页
        2.3.4 积分时间与温度对探测器噪声的影响第54-59页
        2.3.5 小型光栅光谱仪的性能评价第59-61页
    2.4 本章小结第61-62页
第三章 光谱仪的定标研究第62-99页
    3.1 光谱仪的定标与溯源第62-65页
        3.1.1 测量、计量与溯源体系第62-63页
        3.1.2 波长定标及溯源链第63-64页
        3.1.3 光谱辐射照度定标的溯源链第64-65页
    3.2 光谱仪的波长定标第65-79页
        3.2.1 光谱仪波长定标的机理模型与多项式拟合模型第65-68页
        3.2.2 基于多项式拟合的波长定标及定标模型验证第68-79页
    3.3 基于标准光源的光谱辐射照度定标第79-87页
        3.3.1 辐射方向特性的余弦校正和定向约束第79-82页
        3.3.2 基于标准辐射源的定标第82-86页
        3.3.3 太阳的辐照度测试第86-87页
    3.4 基于中温黑体的光谱辐射照度定标第87-97页
        3.4.1 基于黑体理论和辐射传输的辐射照度定标模型第88-89页
        3.4.2 定标实验及数据获取第89-91页
        3.4.3 光谱数据辐射定标模型的求解及建模参数选择影响分析第91-97页
    3.5 本章小结第97-99页
第四章 基于光谱辐照度的辐射源特性推断测量研究第99-126页
    4.1 基于光谱辐照度的高温源温度推断测量研究第99-112页
        4.1.1 基于机理方程的测温模型第99-103页
        4.1.2 基于非线性拟合的测温模型第103-104页
        4.1.3 太阳表面温度的推断测量第104-107页
        4.1.4 卤钨灯灯丝温度的推断测量第107-109页
        4.1.5 激光烧蚀靶材过程的靶材温度推断测量第109-112页
    4.2 基于光谱辐照度的光源色温推断测量与调控第112-125页
        4.2.1 多主色LED光源系统的机理分析第113-115页
        4.2.2 基于数据驱动建模的LED光源系统辨识及推断控制第115-125页
    4.3 本章小结第125-126页
第五章 基于光谱吸光度的生物化学特性推断测量研究第126-161页
    5.1 颗粒作物介质与光相互作用的漫射光收集结构研究第126-142页
        5.1.1 相互作用的漫射基本形式及几何条件表征研究第126-132页
        5.1.2 用于样品漫射光谱收集的环带漫射收集器设计及优化第132-137页
        5.1.3 漫反射和漫透反射硬件系统及小麦成分定标数据的获取第137-142页
    5.2 多元统计学习定标建模方法第142-147页
        5.2.1 分析测量过程和基于子空间重采样的期望误差估计第142-144页
        5.2.2 基于隐变量的多元统计回归建模方法第144-146页
        5.2.3 高不确定性灰色系统与稳健建模第146-147页
    5.3 小麦主要成分光谱推断测量及异常样本影响分析第147-154页
        5.3.1 异常样本问题第147页
        5.3.2 基于子空间信息重采样策略的统计诊断第147-150页
        5.3.3 蛋白质模型中的异常样本识别结果的分析与处理第150-152页
        5.3.4 水分模型第152-154页
    5.4 粳米的食味推断测量模型研究第154-160页
        5.4.1 粳米的水分、蛋白质和直链淀粉模型第154-156页
        5.4.2 粳米的食味模型第156-160页
    5.5 本章小结第160-161页
第六章 总结第161-164页
    本文的主要成果及结论第161-162页
    本文的主要创新点第162-163页
    进一步工作展望第163-164页
致谢第164-165页
参考文献第165-171页
博士研究生期间的主要研究成果第171-172页

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