信息融合及集成学习在水质光谱分析中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 致谢 | 第8-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-35页 |
| ·引言 | 第11-13页 |
| ·水质有机物综合指标 | 第13-17页 |
| ·水质光谱分析方法 | 第17-23页 |
| ·水质光谱分析中的建模方法 | 第23-25页 |
| ·用于建模的信息融合方法 | 第25-29页 |
| ·用于建模的集成学习方法 | 第29-31页 |
| ·论文研究内容 | 第31-32页 |
| ·论文的主要研究成果 | 第32-33页 |
| ·小结 | 第33-35页 |
| 第二章 研究对象特性分析 | 第35-49页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·实验仪器、样本及数据 | 第35-38页 |
| ·水样特性分析 | 第38-40页 |
| ·光谱特性分析 | 第40-42页 |
| ·单一光谱水质分析实验 | 第42-47页 |
| ·小结 | 第47-49页 |
| 第三章 水质光谱样本的特征提取和去噪 | 第49-63页 |
| ·引言 | 第49-52页 |
| ·ICA方法基本原理 | 第52-55页 |
| ·用于去噪的IICA-R特征提取算法 | 第55-58页 |
| ·特征提取和去噪方法的实验验证 | 第58-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 第四章 水质样本的多源光谱融合建模 | 第63-85页 |
| ·引言 | 第63-65页 |
| ·Boosting方法原理 | 第65-67页 |
| ·基于Boosting的多源光谱多模型融合建模 | 第67-70页 |
| ·基于多源光谱融合模型的水质有机物指标分析方法 | 第70-71页 |
| ·Boosting融合建模方法的实验验证 | 第71-84页 |
| ·小结 | 第84-85页 |
| 第五章 总结与展望 | 第85-89页 |
| ·工作总结 | 第85-86页 |
| ·研究展望 | 第86-89页 |
| 参考文献 | 第89-97页 |
| 附录 | 第97页 |
