| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·论文的目的和意义 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-14页 |
| ·近红外光谱技术及分析系统组成 | 第10-12页 |
| ·流形学习算法综述 | 第12-14页 |
| ·本文研究内容与布局 | 第14-16页 |
| 第二章 近红外光谱的化学计量学软件开发 | 第16-34页 |
| ·近红外光谱建模的算法综述 | 第16-21页 |
| ·近红外光谱建模软件开发 | 第21-33页 |
| ·需求分析 | 第21页 |
| ·软件功能模块图 | 第21页 |
| ·建立校正模型流程图 | 第21-22页 |
| ·各功能模块描述 | 第22-27页 |
| ·软件实现 | 第27-28页 |
| ·软件与OPUS 软件的比较 | 第28-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 近红外光谱建模的 Isomap 方法研究 | 第34-43页 |
| ·Isomap 算法 | 第34-36页 |
| ·Isomap 改进算法 | 第36-37页 |
| ·kIsomap 算法 | 第36页 |
| ·dIsomap 算法 | 第36-37页 |
| ·kdIsomap 算法 | 第37页 |
| ·实验部分 | 第37-39页 |
| ·数据集描述 | 第37-38页 |
| ·数据处理 | 第38-39页 |
| ·结果与讨论 | 第39-41页 |
| ·参数的影响 | 第39-40页 |
| ·数据集1 的建模结果比较 | 第40页 |
| ·数据集2 的建模结果比较 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 监督的 Isomap 算法用于近红外光谱建模方法研究 | 第43-52页 |
| ·核主成分分析与核主成分回归 | 第43-46页 |
| ·核主成分分析（KPCA） | 第43-45页 |
| ·核主成分回归（KPCR） | 第45-46页 |
| ·Kernel Isomap 算法 | 第46-47页 |
| ·SKIsomap 算法 | 第47-48页 |
| ·实验部分 | 第48-49页 |
| ·实验仪器与分析测试 | 第48-49页 |
| ·光谱数据处理与分析 | 第49页 |
| ·结果与讨论 | 第49-51页 |
| ·Kernel Isomap 算法参数的优化 | 第49页 |
| ·建模效果的比较 | 第49-51页 |
| ·结果与讨论 | 第51-52页 |
| 第五章 其他流形学习算法应用于近红外光谱建模的方法研究 | 第52-61页 |
| ·LLE-PLS 建模方法及其在丹参酸酚盐柱层析过程建模中的应用 | 第52-56页 |
| ·LLE 原理与算法 | 第52-53页 |
| ·实验部分 | 第53-54页 |
| ·结果与讨论 | 第54-55页 |
| ·本节小结 | 第55-56页 |
| ·LapRLSR 建模方法及其在丹参多酸酚盐柱层析过程建模中的应用 | 第56-60页 |
| ·LapRLSR 方法 | 第57-58页 |
| ·实验与结果 | 第58-59页 |
| ·本节小结 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结和展望 | 第61-63页 |
| ·论文工作的主要成果 | 第61页 |
| ·论文工作的展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 作者在攻读硕士期间的主要研究成果 | 第71页 |
