数据挖掘技术在煤质近红外光谱分析中的应用研究
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.3 研究目标与论文结构 | 第19-21页 |
| 2 煤炭的近红外光谱分析技术 | 第21-32页 |
| 2.1 煤质近红外光谱分析法的可行性分析 | 第21-24页 |
| 2.2 数据采集 | 第24-25页 |
| 2.3 近红外光谱技术分析流程 | 第25-26页 |
| 2.4 常用分析方法 | 第26-30页 |
| 2.5 分析方法性能的评价函数 | 第30-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 异常样本筛选方法 | 第32-42页 |
| 3.1 异常样本产生的原因 | 第32页 |
| 3.2 基于改进留一交叉验证法的异常样品筛选 | 第32-37页 |
| 3.3 基于马氏迭代剪裁法的异常样品筛选 | 第37-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 光谱数据特征提取 | 第42-57页 |
| 4.1 光谱数据恢复 | 第42-45页 |
| 4.2 基于局部多尺度变换的光谱数据压缩 | 第45-49页 |
| 4.3 基于局部线性嵌入算法的光谱数据压缩 | 第49-52页 |
| 4.4 基于二次迭代寻优的KPCA数据压缩 | 第52-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 5 煤质近红外光谱分析管理系统设计 | 第57-66页 |
| 5.1 引言 | 第57页 |
| 5.2 系统总体设计 | 第57-58页 |
| 5.3 煤质NIRS分析管理系统界面设计 | 第58-61页 |
| 5.4 数据库管理 | 第61-65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 6 结论与展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 作者简历 | 第73-75页 |
| 学位论文数据集 | 第75页 |
