| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 引言 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-13页 |
| 1.1.1 光谱分析 | 第10页 |
| 1.1.2 校正模型 | 第10-12页 |
| 1.1.3 波长选择 | 第12-13页 |
| 1.2 波长选择方法的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 研究内容及创新点 | 第15-16页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-18页 |
| 第二章 波长选择算法 | 第18-28页 |
| 2.1 遗传算法 | 第18-20页 |
| 2.1.1 算法原理 | 第18页 |
| 2.1.2 算法流程 | 第18-19页 |
| 2.1.3 算法优点及存在的问题 | 第19-20页 |
| 2.2 连续投影算法 | 第20-21页 |
| 2.2.1 算法原理 | 第20页 |
| 2.2.2 算法流程 | 第20页 |
| 2.2.3 算法优点及存在的问题 | 第20-21页 |
| 2.3 区间偏最小二乘法 | 第21页 |
| 2.3.1 算法原理 | 第21页 |
| 2.3.2 算法流程 | 第21页 |
| 2.3.3 算法优点及存在的问题 | 第21页 |
| 2.4 多头绒泡菌网络结合遗传偏最小二乘法 | 第21-27页 |
| 2.4.1 算法原理 | 第21-23页 |
| 2.4.2 算法流程 | 第23-27页 |
| 2.4.3 算法优点及存在的问题 | 第27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于近邻传播的波长选择 | 第28-34页 |
| 3.1 近邻传播 | 第28-31页 |
| 3.1.1 算法原理 | 第28-29页 |
| 3.1.2 算法流程 | 第29-30页 |
| 3.1.3 算法优点及存在的问题 | 第30-31页 |
| 3.2 用AP-PN-GA-PLS进行波长选择 | 第31-32页 |
| 3.2.1 基于AP算法的波长选择 | 第31页 |
| 3.2.2 基于AP-PN-GA-PLS的波长选择 | 第31-32页 |
| 3.3 本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 算法验证 | 第34-64页 |
| 4.1 柴油数据库 | 第34-48页 |
| 4.1.1 实验设置 | 第35页 |
| 4.1.2 近邻传播结合多头绒泡菌及遗传偏最小二乘法(AP-PN-GA-PLS). | 第35-39页 |
| 4.1.3 近邻传播结合遗传偏最小二乘法(AP-GA-PLS) | 第39-41页 |
| 4.1.4 多头绒泡菌网络结合遗传偏最小二乘法(PN-GA-PLS) | 第41-43页 |
| 4.1.5 全谱PLS建模 | 第43页 |
| 4.1.6 区间偏最小二乘法(IPLS) | 第43-45页 |
| 4.1.7 连续投影算法(SPA) | 第45-46页 |
| 4.1.8 遗传偏最小二乘法(GA-PLS) | 第46-48页 |
| 4.2 甜橙叶数据库 | 第48-61页 |
| 4.2.1 实验设置 | 第49页 |
| 4.2.2 近邻传播结合多头绒泡菌及遗传偏最小二乘法(AP-PN-GA-PLS). | 第49-52页 |
| 4.2.3 近邻传播结合遗传偏最小二乘法(AP-GA-PLS) | 第52-54页 |
| 4.2.4 多头绒泡菌网络结合遗传偏最小二乘法(PN-GA-PLS) | 第54-56页 |
| 4.2.5 全谱PLS建模 | 第56-57页 |
| 4.2.6 区间偏最小二乘法(IPLS) | 第57-58页 |
| 4.2.7 连续投影算法(SPA) | 第58-60页 |
| 4.2.8 遗传偏最小二乘法(GA-PLS) | 第60-61页 |
| 4.3 结果与讨论 | 第61-63页 |
| 4.3.1 柴油数据库 | 第61-62页 |
| 4.3.2 甜橙叶数据库 | 第62-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 全文总结 | 第64页 |
| 5.2 展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 攻读硕士期间已发表的论文学术论文 | 第74-76页 |
| 攻读硕士期间参加的科研项目 | 第76页 |
