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基于支持向量机的紫外吸光法COD检测仪研制

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 引言第10-14页
   ·课题背景及意义第10-11页
   ·UV法COD检测原理及特点第11-12页
   ·国内外研究现状第12-13页
   ·课题主要研究内容第13页
   ·本章小结第13-14页
第2章 支持向量机回归理论第14-24页
   ·机器学习的基本方法第14-16页
     ·机器学习的一般表示第14-15页
     ·经验风险最小化第15页
     ·模型的复杂度及其推广能力第15-16页
   ·统计学习的核心思想第16-18页
     ·VC理论第16-17页
     ·结构风险最小化第17-18页
     ·支持向量机的基本思想第18页
   ·SVM回归第18-23页
     ·不敏感损失函数第18-19页
     ·最优化理论第19-20页
     ·核函数第20-22页
     ·ε-SVM回归算法第22-23页
   ·本章小结第23-24页
第3章 COD检测仪系统设计第24-59页
   ·COD检测仪的总体结构第24-27页
     ·光源第24-25页
     ·水路系统第25页
     ·光路调节部分第25页
     ·光电检测放大部分第25-27页
     ·单片机控制部分第27页
   ·控制系统硬件结构及工作原理第27-48页
     ·ADμC812单片机介绍第27-30页
     ·单片机控制系统总线设计第30-31页
     ·译码电路设计第31-33页
     ·存储电路设计第33-35页
     ·AD输入通道设计第35-37页
     ·输出调理电路第37-38页
     ·时钟控制电路第38-41页
     ·液晶显示电路第41-43页
     ·键盘输入电路第43-44页
     ·打印机接口设计第44-46页
     ·继电器驱动电路第46-47页
     ·通讯接口设计第47-48页
   ·系统软件设计第48-58页
     ·控制系统主程序设计第48-50页
     ·初始化模块软件设计第50页
     ·键盘中断子程序第50-51页
     ·数据采集子程序第51-53页
     ·硬时钟的初始化程序第53-54页
     ·LCD显示子程序第54页
     ·打印子程序第54-55页
     ·串口中断服务子程序第55-56页
     ·电机清洗子程序第56-57页
     ·软件抗干扰设计第57-58页
   ·本章小结第58-59页
第4章 SVM回归算法在COD检测仪中的应用第59-63页
   ·基于SVM回归算法的数学模型的建立第59-62页
   ·SVM模型的COD检测结果及分析第62页
   ·本章小结第62-63页
第5章 结论第63-64页
参考文献第64-66页
攻读硕士学位期间发表论文情况第66-67页
致谢第67页

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