基于稀疏主成分和SVM的白酒类别的定性研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·红外光谱分析技术在酒类食品中的研究现状 | 第10-13页 |
| ·国外研究现状 | 第11-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·主要研究内容 | 第13-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 2 常用方法简介 | 第15-30页 |
| ·红外吸收光谱法 | 第15-16页 |
| ·光谱预处理方法 | 第16-18页 |
| ·异常点剔除 | 第16-17页 |
| ·平滑滤波 | 第17页 |
| ·多元散射校正 | 第17页 |
| ·基线校正 | 第17-18页 |
| ·标准化 | 第18页 |
| ·标准正态变量变换 | 第18页 |
| ·特征提取方法 | 第18-21页 |
| ·主成分分析 | 第18-19页 |
| ·稀疏主成分分析 | 第19-21页 |
| ·模式识别方法 | 第21-29页 |
| ·人工神经网络 | 第22页 |
| ·支持向量机 | 第22-24页 |
| ·最小二乘支持向量机 | 第24-25页 |
| ·判别偏最小二乘法 | 第25-27页 |
| ·线性判别分析 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 数据采集与实验方案 | 第30-33页 |
| ·实验材料 | 第30-31页 |
| ·数据采集 | 第31页 |
| ·课题方案 | 第31-32页 |
| ·使用软件说明 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 4 红外光谱结合化学计量学法定性分类品牌酒 | 第33-40页 |
| ·训练集和预测集样品确定 | 第33页 |
| ·光谱预处理 | 第33-35页 |
| ·特征提取 | 第35-37页 |
| ·模型的建立 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 5 红外光谱结合化学计量学法定性鉴别产地 | 第40-45页 |
| ·训练集和预测集样品确定 | 第40页 |
| ·光谱预处理和特征提取 | 第40-42页 |
| ·模型的建立 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 6 红外光谱结合化学计量学法定性鉴别酒龄 | 第45-50页 |
| ·训练集和预测集样品确定 | 第45页 |
| ·光谱预处理和特征提取 | 第45-47页 |
| ·模型的建立 | 第47页 |
| ·概率判定 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 7 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·总结 | 第50-51页 |
| ·展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第57页 |
