基于近红外光谱的潲水油快速鉴别方法研究

摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-7页
第1章 文献综述	第7-14页
·潲水油鉴别方法国内外研究现状	第7-8页
·潲水油的危害性	第7页
·潲水油鉴别方法国内研究现状	第7-8页
·潲水油鉴别方法国外研究现状	第8页
·近红外光谱定性分析方法研究现状	第8-14页
·近红外光谱技术的发展	第9-10页
·主要近红外光谱定性分析方法的应用	第10-14页
第2章 绪论	第14-16页
·课题提出的背景及意义	第14页
·主要研究内容	第14-15页
·研究的目的	第15-16页
第3章 近红外光谱定性分析理论基础	第16-32页
·近红外光谱分析技术概述	第16-19页
·近红外光谱分析技术的组成及特点	第16-17页
·近红外光谱分析仪器种类	第17-18页
·近红外光谱分析技术的基本原理	第18-19页
·近红外光谱分析中常用的化学计量学方法	第19-25页
·近红外光谱的预处理方法	第25-27页
·近红外光谱定性分析	第27-32页
·近红外定性分析的一般程序	第27-29页
·近红外定性分析的方法	第29-30页
·近红外定性分析的模型评价指标	第30-32页
第4章 潲水油样品的收集与原始光谱采集	第32-35页
·样品收集	第32页
·原始光谱数据的采集	第32-34页
·样品的常规鉴别	第34-35页
第5章 基于近红外光谱的潲水油定性建模实验	第35-48页
·DPLS预测模型的建立以及优化	第35-38页
·建立预测模型	第35-37页
·优化预测模型	第37-38页
·SVM的建立以及优化	第38-41页
·支持向量机c,g参数选择	第39-41页
·基于S型核函数的支持向量机模型建立	第41页
·BP-ANN预测模型的建立以及优化	第41-47页
·BP神经网络结构设计	第42-44页
·BP神经网络训练算法比较	第44-45页
·基于拟牛顿算法的BP神经网络模型建立	第45-47页
·DPLS,SVM和BP-ANN预测模型的比较	第47-48页
第6章 结论与建议	第48-50页
·结论	第48页
·建议	第48-50页
参考文献	第50-54页
致谢	第54-55页
硕士期间发表论文及参与课题	第55页