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近红外光谱多元校正模型传递方法的研究

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

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