| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-22页 |
| 第一章 绪论 | 第22-29页 |
| ·研究背景与意义 | 第22-23页 |
| ·国内外血液光谱技术研究现状 | 第23-27页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第27-29页 |
| 第二章 光谱理论-小波变换-遗传算法简介 | 第29-41页 |
| ·紫外-可见吸收光谱 | 第29-30页 |
| ·荧光光谱 | 第30-32页 |
| ·小波变换 | 第32-37页 |
| ·小波变换基本原理 | 第33-35页 |
| ·信号的多尺度分解与重构 | 第35-36页 |
| ·血清小波多尺度分解软件界面 | 第36页 |
| ·小波变换的应用 | 第36-37页 |
| ·遗传算法 | 第37-41页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第37-39页 |
| ·遗传算法的应用 | 第39-41页 |
| 第三章 人体血清光谱预处理与光谱特性研究 | 第41-83页 |
| ·实验仪器与人体血清光谱检测 | 第41-44页 |
| ·光谱数据预处理 | 第44-52页 |
| ·奇异样本剔除 | 第44-45页 |
| ·数据标准化 | 第45-46页 |
| ·血清光谱多尺度小波分解及重构 | 第46-50页 |
| ·导数光谱 | 第50-52页 |
| ·人体血清紫外可见-吸收光谱特性 | 第52-58页 |
| ·吸收光谱曲线特征 | 第52-53页 |
| ·吸收光谱的多重相关性 | 第53-55页 |
| ·吸收光谱与血清三成分浓度的相关性 | 第55-56页 |
| ·血清紫外-可见吸收光谱的分解 | 第56-58页 |
| ·人体血清荧光光谱特性分析 | 第58-70页 |
| ·激发波长为 220nm 的荧光光谱特征 | 第58-64页 |
| ·不同激发波长不同血清样本荧光光谱特征 | 第64-66页 |
| ·荧光光谱的多重相关性 | 第66-67页 |
| ·荧光光谱与血清三成分浓度的相关性 | 第67-70页 |
| ·密度泛函理论与血糖光谱计算 | 第70-80页 |
| ·密度泛函理论简介 | 第70-77页 |
| ·血糖光谱计算结果 | 第77-80页 |
| ·本章小结 | 第80-83页 |
| 第四章 基于偏最小二乘法人体血清光谱建模研究 | 第83-125页 |
| ·偏最小二乘法概述 | 第83-85页 |
| ·偏最小二乘回归分析相关理论与建模方法 | 第85-99页 |
| ·光谱数据表 | 第85页 |
| ·最小二乘估计法基本原理 | 第85-86页 |
| ·偏最小二乘法(PLS)基本原理 | 第86-89页 |
| ·非线性偏最小二乘法（NL-PLS）基本原理 | 第89-91页 |
| ·模型的评价指标和显著性检验方法 | 第91-93页 |
| ·提取成分数的确定方法 | 第93-95页 |
| ·波长变量的筛选 | 第95-99页 |
| ·PLS 人体血清建模软件界面 | 第99-100页 |
| ·人体血清紫外-可见吸收光谱 NL-PLS 建模 | 第100-109页 |
| ·血糖浓度 NL-PLS 建模 | 第100-105页 |
| ·血脂浓度 NL-PLS 建模 | 第105-107页 |
| ·胆固醇浓度 NL-PLS 建模 | 第107-109页 |
| ·人体血清荧光光谱 NL-PLS 建模 | 第109-121页 |
| ·血糖浓度 NL-PLS 建模 | 第109-113页 |
| ·血脂浓度 NL-PLS 建模 | 第113-118页 |
| ·胆固醇浓度 NL-PLS 建模 | 第118-121页 |
| ·本章小结 | 第121-125页 |
| 第五章 基于 BP 神经网络人体血清光谱建模研究 | 第125-153页 |
| ·BP 网络模型基本原理 | 第125-131页 |
| ·BP 网络结构 | 第125-126页 |
| ·BP 网络的学习规则 | 第126-128页 |
| ·BP 网络设计 | 第128页 |
| ·初始值的选取 | 第128-130页 |
| ·BP 神经网络血清建模软件界面 | 第130-131页 |
| ·基于紫外-可见吸收光谱人体血清光谱 BP 网络建模 | 第131-142页 |
| ·血糖浓度 BP 网络建模 | 第131-135页 |
| ·血脂浓度 BP 网络建模 | 第135-139页 |
| ·胆固醇浓度 BP 网络建模 | 第139-142页 |
| ·基于荧光光谱人体血清光谱 BP 网络建模 | 第142-147页 |
| ·血糖浓度 GA-BP 建模结果 | 第142-144页 |
| ·血脂浓度 GA-BP 建模结果 | 第144-145页 |
| ·胆固醇浓度 GA-BP 建模结果 | 第145-147页 |
| ·本章小结 | 第147-153页 |
| 第六章 基于最小二乘支持向量机人体血清光谱建模研究 | 第153-166页 |
| ·支持向量机基本原理 | 第153-159页 |
| ·线性支持向量回归机 | 第154-155页 |
| ·核函数 | 第155-156页 |
| ·非线性支持向量回归机 | 第156页 |
| ·最小二乘支持向量机(LS—SVM)的基本原理 | 第156-158页 |
| ·最小二乘支持向量机人体血清建模软件界面 | 第158-159页 |
| ·人体血清光谱 LS—SVM 建模 | 第159-165页 |
| ·血糖浓度 LS—SVM 建模结果 | 第159-162页 |
| ·血脂浓度 LS—SVM 建模结果 | 第162-163页 |
| ·胆固醇浓度 LS—SVM 建模结果 | 第163-165页 |
| ·本章小结 | 第165-166页 |
| 第七章 总结与展望 | 第166-172页 |
| ·论文工作总结 | 第166-171页 |
| ·人体血清光谱特性分析 | 第166-168页 |
| ·人体血清光谱偏最小二乘法研究 | 第168-169页 |
| ·人体血清光谱 BP 人工神经网络研究 | 第169-170页 |
| ·人体血清光谱最小二乘支持向量机研究 | 第170页 |
| ·三种定量建模方法的比较 | 第170-171页 |
| ·论文主要创新点 | 第171页 |
| ·展望 | 第171-172页 |
| 参考文献 | 第172-184页 |
| 致谢 | 第184-185页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第185-186页 |