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基于振动光谱的汽油非法添加煤油的检测方法研究

摘要第3-4页
abstract第4-5页
主要符号说明第9-10页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 研究背景和意义第10-11页
    1.2 汽油品质检测国内外研究概述第11-13页
        1.2.1 汽油品质检测的国外研究现状第11-12页
        1.2.2 汽油品质检测的国内研究现状第12-13页
    1.3 振动光谱检测汽油品质的国内外研究概述第13-14页
        1.3.1 振动光谱检测汽油品质的国外研究现状第13页
        1.3.2 振动光谱检测汽油品质的国内研究现状第13-14页
    1.4 本文研究的主要内容和技术路线第14-16页
        1.4.1 主要内容第14-15页
        1.4.2 技术路线第15-16页
    1.5 本章小节第16-17页
第二章 振动光谱技术基本检测原理与方法第17-25页
    2.1 振动光谱技术的检测原理第17页
        2.1.1 中红外光谱基本原理第17页
        2.1.2 拉曼光谱基本原理第17页
    2.2 光谱仪器与分析软件第17-21页
        2.2.1 中红外光谱仪及分析软件第17-19页
        2.2.2 拉曼光谱仪及分析软件第19-21页
    2.3 振动光谱数据分析方法第21-24页
        2.3.1 光谱预处理方法第21-22页
        2.3.2 特征变量提取方法第22页
        2.3.3 光谱数据建模方法第22-23页
        2.3.4 模型的评价第23-24页
    2.4 本章小结第24-25页
第三章 基于中红外光谱的汽油非法添加煤油的快速分析第25-40页
    引言第25页
    3.1 样品制备与光谱采集第25-27页
        3.1.1 实验材料第25页
        3.1.2 样品制备第25-26页
        3.1.3 中红外光谱采集第26-27页
    3.2 光谱特征分析第27-28页
        3.2.1 纯品中红外光谱特征分析第27页
        3.2.2 汽油煤油混合样品中红外光谱特征分析第27-28页
    3.3 中红外光谱预处理第28-30页
    3.4 定性模型的建立及分析第30-32页
        3.4.1 随机森林判别模型的建立第30-31页
        3.4.2 偏最小二乘判别分析模型建立第31页
        3.4.3 定性模型的结果分析第31-32页
    3.5 定量模型的建立及分析第32-39页
        3.5.1 最小二乘支持向量机模型的建立第32-34页
        3.5.2 极限学习机模型的建立第34-36页
        3.5.3 随机森林模型的建立第36-38页
        3.5.4 结果与讨论第38-39页
    3.6 本章小结第39-40页
第四章 基于拉曼光谱的汽油非法添加煤油的快速分析第40-52页
    引言第40页
    4.1 样品制备与光谱采集第40-41页
        4.1.1 实验材料第40页
        4.1.2 样品制备第40-41页
        4.1.3 拉曼光谱采集第41页
    4.2 光谱特征峰分析第41-43页
        4.2.1 纯品拉曼光谱特征峰分析第41-42页
        4.2.2 汽油煤油混合样品拉曼特征峰分析第42-43页
    4.3 拉曼光谱预处理第43-44页
    4.4 定性模型的建立与分析第44-45页
    4.5 定量模型的建立及分析第45-51页
        4.5.1 随机森林模型的建立第45-48页
        4.5.2 样品拉曼光谱的特征变量提取第48-50页
        4.5.3 预测煤油含量的模型结果分析第50-51页
    4.6 本章小结第51-52页
第五章 拉曼光谱特征峰强度/面积法对汽油非法添加煤油的定量分析研究第52-59页
    引言第52页
    5.1 拉曼光谱采集第52-53页
    5.2 光谱特征峰分析与峰形校正第53-54页
        5.2.1 拉曼光谱特征峰分析第53页
        5.2.2 拉曼光谱峰形校正第53-54页
    5.3 特征峰强度以及面积的计算第54-56页
    5.4 峰强度、面积与浓度的回归分析第56-57页
        5.4.1 峰强度与煤油浓度的回归分析第56-57页
        5.4.2 峰面积与煤油浓度的回归分析第57页
    5.5 本章小结第57-59页
第六章 结论与展望第59-61页
    6.1 研究结论第59-60页
    6.2 研究展望第60-61页
参考文献第61-65页
个人简历在读期间发表的学术论文第65-66页
致谢第66页

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