| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 引言 | 第10-15页 |
| ·选题的意义 | 第10-11页 |
| ·近红外光谱分析技术简介及其国内外发展现状 | 第11-12页 |
| ·近红外光谱技术在煤粉检测中的应用 | 第12-13页 |
| ·本文主要内容 | 第13-15页 |
| 2 近红外光谱算法分析 | 第15-34页 |
| ·近红外光谱分析原理 | 第15-17页 |
| ·近红外光谱预处理算法 | 第17-20页 |
| ·光谱平滑处理 | 第17-18页 |
| ·微分处理 | 第18页 |
| ·标准归一化 | 第18页 |
| ·多元散色校正 | 第18-19页 |
| ·小波分析 | 第19-20页 |
| ·建模回归算法介绍 | 第20-28页 |
| ·主成分回归算法 | 第21-22页 |
| ·多元线性回归 | 第22-23页 |
| ·偏最小二乘回归算法 | 第23-25页 |
| ·神经网络回归 | 第25-27页 |
| ·支持向量机 | 第27-28页 |
| ·异常样本剔除 | 第28-30页 |
| ·光谱波段的选择 | 第30-31页 |
| ·相关系数挑选法 | 第30页 |
| ·谱峰挑选法 | 第30页 |
| ·无关变量消除法 | 第30-31页 |
| ·近红外光谱数学模型的评价指标 | 第31-33页 |
| ·校正标准差（Root Mean Square Error of Calibration，RMSEC） | 第31页 |
| ·预测均方差（RMSEP） | 第31页 |
| ·交叉验证标准差（Root mean square error of cross validation，RMSECV）23 | 第31-32页 |
| ·相关系数 | 第32-33页 |
| ·变异系数（Coefficient of Variation，CV） | 第33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 3 煤粉的近红外光谱采集 | 第34-39页 |
| ·实验样本来源与参数 | 第34页 |
| ·光谱仪及软件介绍 | 第34-37页 |
| ·煤粉样品近红外光谱采集 | 第37-38页 |
| ·扫描分辨率的选择 | 第37页 |
| ·近红外光谱仪扫描次数的选择 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4 基于近红外光谱的煤质分析 | 第39-51页 |
| ·光谱预处理 | 第39-42页 |
| ·微分 | 第39-40页 |
| ·平滑 | 第40-41页 |
| ·标准归一化 | 第41页 |
| ·多元散色校正（MSC） | 第41-42页 |
| ·异常光谱的剔除 | 第42-43页 |
| ·异常样本的剔除 | 第43-45页 |
| ·定量模型的建立与验证 | 第45-50页 |
| ·主成分回归建模 | 第45-47页 |
| ·偏最小二乘回归 | 第47-49页 |
| ·主成分分析与偏最小二乘回归模型对比 | 第49-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 5 煤质在线检测系统设计 | 第51-56页 |
| ·在线检测平台的设计 | 第51页 |
| ·近红外光谱采集 | 第51-52页 |
| ·煤质在线分析 | 第52-54页 |
| ·小结 | 第54-56页 |
| 6 结论及展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
