近红外光谱的自编码网络建模及模型传递方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·近红外光谱药品真假鉴别 | 第9页 |
| ·自编码网络算法研究现状 | 第9-10页 |
| ·类不平衡和代价敏感算法研究现状 | 第10-11页 |
| ·模型传递算法研究现状 | 第11-12页 |
| ·论文主要工作及组织结构 | 第12-14页 |
| ·论文的主要工作 | 第12页 |
| ·论文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 自编码网络介绍 | 第14-22页 |
| ·神经网络概述 | 第14-18页 |
| ·神经元 | 第14-15页 |
| ·神经网络模型 | 第15-18页 |
| ·稀疏降噪自编码网络 | 第18-21页 |
| ·自编码网络算法 | 第18-20页 |
| ·稀疏自编码 | 第20页 |
| ·降噪自编码 | 第20-21页 |
| ·多层自编码网络 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 自编码网络在近红外光谱药品鉴别中的应用 | 第22-29页 |
| ·实验数据 | 第22页 |
| ·光谱数据处理 | 第22-25页 |
| ·光谱预处理 | 第22-23页 |
| ·数据白化处理 | 第23-25页 |
| ·实验配置 | 第25-27页 |
| ·实验结果分析 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 代价敏感自编码网络 | 第29-35页 |
| ·代价敏感问题 | 第29页 |
| ·代价敏感方法 | 第29-31页 |
| ·SMOTE算法 | 第29-30页 |
| ·代价敏感损失函数 | 第30-31页 |
| ·代价敏感实验 | 第31-34页 |
| ·实验结果 | 第32-33页 |
| ·实验分析 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第五章 基于动态时间规整算法的模型传递方法 | 第35-46页 |
| ·模型校正问题 | 第35页 |
| ·传统模型传递算法 | 第35-36页 |
| ·直接校正算法 | 第35-36页 |
| ·分段校正算法 | 第36页 |
| ·基于动态时间规整算法的模型传递方法 | 第36-40页 |
| ·波长点相似性度量 | 第37页 |
| ·动态时间规整算法 | 第37-40页 |
| ·建立光谱校正模型 | 第40页 |
| ·实验验证与分析 | 第40-45页 |
| ·实验数据 | 第40-41页 |
| ·建立定量模型 | 第41-42页 |
| ·使用DTW算法建立传递模型 | 第42-43页 |
| ·实验结果 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第六章 结论与展望 | 第46-48页 |
| ·结论 | 第46页 |
| ·展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 作者在攻读硕士期间主要研究成果 | 第53页 |
