| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 生物组织光学参数测量方法的现状 | 第11-12页 |
| 1.2 生物组织光学特性参数检测理论 | 第12-19页 |
| 1.2.1 生物组织光学参数 | 第12-14页 |
| 1.2.2 生物组织光学参数的测量理论 | 第14-19页 |
| 1.3 本文的主要研究工作 | 第19-20页 |
| 第二章 支持向量机理论基础 | 第20-25页 |
| 2.1 机器学习 | 第20-21页 |
| 2.2 统计学习理论 | 第21-23页 |
| 2.3 支持向量回归算法 | 第23-25页 |
| 第三章 单层生物组织光学特性参数模型的建立与预测 | 第25-44页 |
| 3.1 单层MONTE CARLO模拟 | 第25-26页 |
| 3.2 支持向量软件包及其参数选择方法 | 第26-27页 |
| 3.3 不同因素对支持向量机预测精度影响的研究 | 第27-38页 |
| 3.4 组织模拟液光学参数的预测 | 第38-43页 |
| 3.4.1 实验装置及组织模拟液光学参数的测量 | 第38-39页 |
| 3.4.2 单层组织模拟液光学参数的预测 | 第39-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 双层生物组织光学特性参数模型的建立与预测 | 第44-51页 |
| 4.1 不同条件下漫反射光强随组织光学参数变化的规律 | 第44-48页 |
| 4.2 利用支持向量机对光学参数的预测 | 第48-50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 读研期间发表、完成的论文 | 第57-58页 |
| 附录A 求支持向量机参数MATLAB程序 | 第58-60页 |
| 附录B 预测出μ_1,μ_(eff)后根据反归一求出μ_a,μ_x的MATLAB程序 | 第60页 |