| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-10页 |
| 第一章 近红外光谱分析技术综述 | 第10-24页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·模式识别定性方法 | 第11-15页 |
| ·有监督模式识别法 | 第12-14页 |
| ·无监督模式识别法 | 第14-15页 |
| ·定量校正方法 | 第15-22页 |
| ·本文主要内容 | 第22-24页 |
| 第二章 基于SVM的近红外光谱定性分析方法在汽油牌号识别中的应用 | 第24-38页 |
| ·引言 | 第24-25页 |
| ·支持向量机分类法介绍 | 第25-30页 |
| ·基本的支持向量机分类法 | 第25-27页 |
| ·支持向量机多类算法 | 第27-30页 |
| ·支持向量机多类算法在汽油牌号快速识别中的应用 | 第30-36页 |
| ·实验平台 | 第30-31页 |
| ·数据来源 | 第31页 |
| ·数据预处理 | 第31页 |
| ·分类模型参数选择 | 第31-36页 |
| ·实验结果分析 | 第36页 |
| ·结论 | 第36-38页 |
| 第三章 结合分类与局部PLS的近红外光谱定量分析方法 | 第38-46页 |
| ·引言 | 第38-39页 |
| ·结合分类与局部PLS的混合PLS法 | 第39-40页 |
| ·混合PLS法在汽油辛烷值预测中的应用 | 第40-44页 |
| ·样本数据集 | 第40页 |
| ·实验数据分析 | 第40-44页 |
| ·结论 | 第44-46页 |
| 第四章 汽油辛烷值快速测定仪的功能改进 | 第46-58页 |
| ·引言 | 第46-47页 |
| ·汽油辛烷值近红外快速测定仪组成结构 | 第47-51页 |
| ·硬件结构 | 第47-48页 |
| ·软件结构 | 第48-51页 |
| ·基于SVM分类法的汽油牌号自动识别牌号实现 | 第51-53页 |
| ·混合PLS定量分析算法的引入 | 第53-56页 |
| ·结论 | 第56-58页 |
| 第五章 结论与展望 | 第58-60页 |
| ·研究工作总结 | 第58页 |
| ·研究工作展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-72页 |
| 附录 | 第72页 |
| 作者简介 | 第72页 |
| 攻读硕士学位期间录用的论文 | 第72页 |
| 攻读硕士学位期间获得的计算机软件著作权 | 第72页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第72页 |