| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| ·选题的背景和意义 | 第12-13页 |
| ·近红外光谱法测量红细胞比容的优点 | 第13-14页 |
| ·红细胞比容近红外无创检测的研究进展及存在的问题 | 第14-15页 |
| ·研究进展 | 第14-15页 |
| ·存在的问题 | 第15页 |
| ·本论文研究的目的及意义 | 第15-16页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 近红外光谱分析技术简介 | 第18-30页 |
| ·近红外光谱分析技术的原理 | 第18-19页 |
| ·近红外光谱分析技术的流程 | 第19页 |
| ·近红外光谱分析技术中常用的化学计量学方法 | 第19-27页 |
| ·异常样品剔除 | 第20-21页 |
| ·光谱数据预处理方法 | 第21-25页 |
| ·多元校正模型算法 | 第25-27页 |
| ·多元线性回归 | 第25页 |
| ·主成分回归 | 第25-26页 |
| ·偏最小二乘法 | 第26-27页 |
| ·人工神经网络法 | 第27页 |
| ·模型性能评价标准 | 第27-28页 |
| ·近红外光谱分析技术的误差来源 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 红细胞比容近红外无创检测实验与容积脉搏波处理方法研究 | 第30-41页 |
| ·血流容积光谱相减法 | 第30-31页 |
| ·红细胞比容近红外无创检测装置 | 第31-33页 |
| ·红细胞比容近红外无创检测实验 | 第33-35页 |
| ·测量波段和部位的选择 | 第33-34页 |
| ·测量对象 | 第34-35页 |
| ·容积脉搏波的处理方法研究 | 第35-40页 |
| ·平滑法去噪 | 第35-36页 |
| ·提取近红外光谱信息 | 第36-38页 |
| ·光谱预处理方法 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 红细胞比容多元校正模型的建立 | 第41-63页 |
| ·偏最小二乘校正模型的建立 | 第41-46页 |
| ·异常样品剔除 | 第41-42页 |
| ·校正集与预测集的划分 | 第42-43页 |
| ·PLS 校正模型的建立 | 第43-46页 |
| ·误差反向传输人工神经网络（BP-ANN）校正模型的建立 | 第46-62页 |
| ·BP-ANN 的结构 | 第46-48页 |
| ·BP-ANN 的训练函数 | 第48-49页 |
| ·BP-ANN 校正模型的建立 | 第49-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·本论文的主要研究内容及结论 | 第63-64页 |
| ·本论文的主要创新点 | 第64页 |
| ·进一步研究展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-72页 |
| 在学期间学术成果情况 | 第72-73页 |
| 指导教师及作者简介 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |