| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstracts | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-40页 |
| 1.1 引言 | 第10-12页 |
| 1.2 激光诱导击穿光谱简介 | 第12-18页 |
| 1.2.1 概况 | 第12-13页 |
| 1.2.2 基本原理 | 第13-15页 |
| 1.2.3 激光诱导击穿光谱实验装置及实验参数 | 第15-16页 |
| 1.2.4 激光诱导击穿光谱优势与不足 | 第16-17页 |
| 1.2.5 激光诱导击穿光谱的应用 | 第17-18页 |
| 1.3 化学计量学在LIBS分析中的研究进展 | 第18-26页 |
| 1.3.1 光谱预处理 | 第18-20页 |
| 1.3.2 定性分析 | 第20-24页 |
| 1.3.3 定量分析 | 第24-26页 |
| 1.4 课题研究的意义和研究内容 | 第26-29页 |
| 1.4.1 研究背景和意义 | 第26-28页 |
| 1.4.2 研究内容 | 第28-29页 |
| 参考文献 | 第29-40页 |
| 第二章 LIBS技术结合RFR算法用于钢铁多元素同时分析 | 第40-56页 |
| 2.1 引言 | 第40-41页 |
| 2.2 材料与方法 | 第41-44页 |
| 2.2.1 实验装置 | 第41页 |
| 2.2.2 钢铁样品与LIBS测量 | 第41-42页 |
| 2.2.3 随机森林回归算法 | 第42-44页 |
| 2.3 结果与讨论 | 第44-50页 |
| 2.3.1 实验条件优化 | 第44-46页 |
| 2.3.2 LIBS数据和光谱归一化 | 第46-47页 |
| 2.3.3 基于RFR的钢铁多元素校正模型 | 第47-49页 |
| 2.3.4 钢铁多元素RFR校正模型的验证 | 第49-50页 |
| 2.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 第三章 LIBS技术结合LS-SVM算法用于炉渣主要成分同时分析 | 第56-68页 |
| 3.1 引言 | 第56-57页 |
| 3.2 材料与方法 | 第57-60页 |
| 3.2.1 实验装置 | 第57页 |
| 3.2.2 炉渣样品与LIBS测量 | 第57页 |
| 3.2.3 最小二乘支持向量机 | 第57-60页 |
| 3.3 结果与讨论 | 第60-65页 |
| 3.3.1 炉渣的LIBS光谱解析 | 第60-61页 |
| 3.3.2 基于PLS和LSSVM校正模型的构建与内部验证 | 第61-64页 |
| 3.3.3 基于PLS和LSSVM模型预测能力的验证 | 第64-65页 |
| 3.4 本章小结 | 第65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 第四章 随机森林结合LIBS用于钢铁牌号识别 | 第68-81页 |
| 4.1 引言 | 第68-69页 |
| 4.2 材料与方法 | 第69-72页 |
| 4.2.1 实验装置 | 第69页 |
| 4.2.2 钢铁样品与LIBS测量 | 第69-71页 |
| 4.2.3 随机森林算法 | 第71-72页 |
| 4.3 结果与讨论 | 第72-77页 |
| 4.3.1 随机森林训练模型的建立 | 第72-75页 |
| 4.3.2 随机森林泛化能力的验证 | 第75-76页 |
| 4.3.3 随机森林预测能力的验证 | 第76-77页 |
| 4.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
| 第五章 基于变量重要性的随机森林用于炉渣识别 | 第81-92页 |
| 5.1 引言 | 第81-82页 |
| 5.2 材料与方法 | 第82-84页 |
| 5.2.1 实验装置 | 第82页 |
| 5.2.2 炉渣样品与LIBS测量 | 第82页 |
| 5.2.3 随机森林 | 第82-84页 |
| 5.3 结果与讨论 | 第84-88页 |
| 5.3.1 三类炉渣的LIBS光谱 | 第84-85页 |
| 5.3.2 不同预处理方法和输入变量对RF建模的影响 | 第85-87页 |
| 5.3.3 基于变量重要性的随机森林对炉渣进行分类 | 第87-88页 |
| 5.4 本章小结 | 第88页 |
| 参考文献 | 第88-92页 |
| 第六章 LS-SVM结合LIBS用于工业炉渣分类 | 第92-100页 |
| 6.1 引言 | 第92-93页 |
| 6.2 材料与方法 | 第93-94页 |
| 6.2.1 实验装置 | 第93页 |
| 6.2.2 炉渣样品与LIBS测量 | 第93-94页 |
| 6.3 结果与讨论 | 第94-96页 |
| 6.3.1 不同变量提取方法对LSSVM分类模型的影响 | 第94-96页 |
| 6.3.2 基于Fast-ICA-LSSVM用于炉渣样品分类 | 第96页 |
| 6.4 本章小结 | 第96-97页 |
| 参考文献 | 第97-100页 |
| 结论与展望 | 第100-103页 |
| 1、全文总结 | 第100-101页 |
| 2、下一步工作展望 | 第101-103页 |
| 作者简介 | 第103-106页 |
| 致谢 | 第106页 |
