摘要 | 第4-6页 |
ABSTRACT | 第6-8页 |
第一章 绪论 | 第16-24页 |
1.1 引言 | 第16-17页 |
1.2 近红外光谱 | 第17-18页 |
1.2.1 近红外光谱简介 | 第17页 |
1.2.2 近红外光谱的产生及测量原理 | 第17-18页 |
1.2.3 近红外光谱分析的特点 | 第18页 |
1.3 光谱模型传递国内外研究现状 | 第18-20页 |
1.4 课题研究的主要内容及意义 | 第20-21页 |
1.4.1 基于Rank-KS-PDS模型传递算法研究 | 第20页 |
1.4.2 不同型号的光谱仪之间、不同分辨率光谱之间的模型传递研究 | 第20-21页 |
1.5 本文主要内容和结构 | 第21-24页 |
第二章 近红外光谱分析技术及化学计量学 | 第24-34页 |
2.1 引言 | 第24-25页 |
2.2 光谱数据预处理 | 第25-29页 |
2.2.1 光谱增强算法 | 第25页 |
2.2.2 标准正态变换SNV | 第25-26页 |
2.2.3 多元散射校正MSC | 第26页 |
2.2.4 平滑算法 | 第26-28页 |
2.2.5 导数算法 | 第28-29页 |
2.3 样本校正集与验证集的挑选 | 第29-30页 |
2.3.1 随机法(RS) | 第29页 |
2.3.2 Kennard-Stone算法(KS) | 第29-30页 |
2.3.3 含量梯度法(Rank) | 第30页 |
2.4 光谱多元校正模型的建立 | 第30-32页 |
2.4.1 定量分析 | 第30-32页 |
2.4.2 定性分析 | 第32页 |
2.5 光谱模型传递算法 | 第32-33页 |
2.5.1 斜率/偏差校正法(S/B) | 第32-33页 |
2.5.2 直接标准化(DS) | 第33页 |
2.5.3 分段直接标准化(PDS) | 第33页 |
2.6 小结 | 第33-34页 |
第三章 基于Rank-KS-PDS模型传递算法研究 | 第34-52页 |
3.1 引言 | 第34-36页 |
3.2 算法与原理 | 第36-38页 |
3.2.1 Rank-KS算法 | 第36-37页 |
3.2.2 PDS算法 | 第37-38页 |
3.3 实验部分 | 第38-39页 |
3.3.1 实验材料 | 第38页 |
3.3.2 实验仪器 | 第38页 |
3.3.3 样本光谱采集 | 第38-39页 |
3.4 模型建立与评价 | 第39-41页 |
3.4.1 异常样本的检测与剔除 | 第40页 |
3.4.2 光谱多元校正模型的建立 | 第40-41页 |
3.4.3 模型评价 | 第41页 |
3.5 结果与讨论 | 第41-50页 |
3.5.1 传递样本选择及传递参数优化 | 第41-43页 |
3.5.2 模型传递结果与讨论 | 第43-50页 |
3.6 小结 | 第50-52页 |
第四章 不同型号的光谱仪间、不同分辨率光谱间的模型传递研究 | 第52-74页 |
4.1 引言 | 第52页 |
4.2 算法与原理 | 第52-54页 |
4.2.1 三次样条插值 | 第53页 |
4.2.2 S-G一阶导数算法 | 第53-54页 |
4.2.3 PDS算法 | 第54页 |
4.3 不同型号的光谱仪之间的模型传递 | 第54-66页 |
4.3.1 实验部分 | 第54-57页 |
4.3.2 模型建立与评价 | 第57-58页 |
4.3.3 结果与讨论 | 第58-66页 |
4.3.4 小结 | 第66页 |
4.4 同一仪器不同分辨率光谱之间的模型传递 | 第66-72页 |
4.4.1 实验部分 | 第67页 |
4.4.2 模型建立与评价 | 第67-68页 |
4.4.3 结果与讨论 | 第68-72页 |
4.4.4 小结 | 第72页 |
4.5 小结 | 第72-74页 |
第五章 模型传递软件实现 | 第74-86页 |
5.1 引言 | 第74页 |
5.2 软件简介 | 第74-75页 |
5.3 模型传递部分简介 | 第75-76页 |
5.4 模型传递部分操作说明 | 第76-84页 |
5.4.1 数据读取 | 第76-77页 |
5.4.2 建立主机光谱模型 | 第77-78页 |
5.4.3 模型传递参数Rankn的获取 | 第78页 |
5.4.4 获取验证集及传递样本集样本位置 | 第78-80页 |
5.4.5 验证集及传递样本集从机光谱读取 | 第80-81页 |
5.4.6 模型传递参数选取 | 第81-83页 |
5.4.7 未知样本模型传递 | 第83-84页 |
5.5 小结 | 第84-86页 |
第六章 总结与展望 | 第86-88页 |
6.1 总结 | 第86-87页 |
6.2 展望 | 第87-88页 |
参考文献 | 第88-92页 |
致谢 | 第92-94页 |
研究成果及发表的学术论文 | 第94-96页 |
作者和导师简介 | 第96-98页 |
附件 | 第98-99页 |