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Tchebichef图像矩在近红外光谱分析中的应用研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第10-19页
    1.1 近红外光谱分析技术的发展及应用第10-13页
        1.1.1 近红外光谱技术的发展概况第10-11页
        1.1.2 近红外光谱的产生及特征第11页
        1.1.3 近红外光谱的定量分析第11-12页
        1.1.4 近红外光谱技术的特点及应用第12-13页
    1.2 化学计量学方法在近红外光谱分析中的应用第13-15页
        1.2.1 化学计量学的发展第13-14页
        1.2.2 近红外光谱分析的预处理第14-15页
        1.2.3 多元校正第15页
    1.3 图像矩方法的发展及研究成果第15-17页
        1.3.1 图像矩的发展第15-17页
        1.3.2 图像矩在分析化学中已取得的成果第17页
    1.4 本论文的创新之处第17-19页
第二章 基于原始的近红外光谱利用Tchebichef图像矩对复杂样品中的目标成分进行定量分析第19-31页
    2.1 引言第19-20页
    2.2 数据集第20-21页
    2.3 建模方法第21-23页
        2.3.1 近红外三维光谱的自构建第21页
        2.3.2 Tchebichef图像矩方法的计算第21-23页
        2.3.3 TM-PLS方法第23页
        2.3.4 间隔偏最小二乘法(iPLS)第23页
        2.3.5 模型的评价第23页
    2.4 结果与讨论第23-27页
        2.4.1 Tchebichef图像矩的性质第23-24页
        2.4.2 最优阶数的选取第24页
        2.4.3 TM-PLS建立模型的性能第24-27页
            2.4.3.1 数据集1的结果第24-25页
            2.4.3.2 数据集2和数据集3的计算结果第25-27页
    2.5 与PLS方法和iPLS方法比较第27-29页
        2.5.1 与传统的PLS方法比较第27-28页
        2.5.2 与经典的iPLS方法比较第28-29页
    2.6 结论第29-31页
第三章 基于近红外光谱的温度效应同时定量分析混合样品中的三种有效成分第31-38页
    3.1 引言第31-32页
    3.2 数据和方法第32-33页
        3.2.1 数据集第32页
        3.2.2 Tchebichef图像矩的定义第32-33页
        3.2.3 逐步回归第33页
        3.2.4 模型的评价第33页
    3.3 结果与讨论第33-37页
        3.3.1 Tchebichef图像矩的化学意义第33页
        3.3.2 最大阶数的选取第33-34页
        3.3.3 线性模型的性能第34-36页
        3.3.4 与传统的PLS方法比较第36-37页
    3.4 结论第37-38页
第四章 多台近红外仪器的通用定量模型第38-48页
    4.1 引言第38-39页
    4.2 数据和方法第39-42页
        4.2.1 数据集第39-40页
        4.2.2 建立通用定量模型第40-41页
            4.2.2.1 构建近红外三维光谱第40-41页
            4.2.2.2 Tchebichef图像矩方法的计算第41页
            4.2.2.3 线性模型第41页
        4.2.3 通用定量模型的评价第41-42页
    4.3 结果与讨论第42-47页
        4.3.1 通用定量模型建立的基础第42-43页
            4.3.1.1 多台仪器测定光谱图的特征信息第42页
            4.3.1.2 阶数的确定第42-43页
        4.3.2 通用定量模型的性能第43-47页
            4.3.2.1 数据集1的结果第43-45页
            4.3.2.2 数据集2的结果第45-46页
            4.3.3.2 与传统的N-PLS方法比较第46-47页
    4.4 结论第47-48页
第五章 主要结论与展望第48-49页
    5.1 论文研究工作总结第48页
    5.2 研究工作展望第48-49页
参考文献第49-60页
在学期间研究成果第60-61页
致谢第61页

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