| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.2 存在问题和研究方向 | 第17-18页 |
| 1.3 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第19-20页 |
| 第2章 光谱分析及预测建模的相关研究基础 | 第20-34页 |
| 2.1 近红外光漫反射检测原理 | 第20-22页 |
| 2.2 化学模式识别的概念与应用 | 第22-23页 |
| 2.3 近红外光谱预测建模方法 | 第23-26页 |
| 2.4 神经网络模型基础 | 第26-32页 |
| 2.4.1 神经网络模型原理 | 第26-28页 |
| 2.4.2 神经网络模型的训练 | 第28-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-34页 |
| 第3章 线性模型及光谱预处理方法 | 第34-50页 |
| 3.1 引言 | 第34页 |
| 3.2 线性校正模型 | 第34-38页 |
| 3.2.1 多元线性回归模型 | 第34-36页 |
| 3.2.2 主成分回归模型 | 第36-37页 |
| 3.2.3 偏最小二乘回归模型 | 第37页 |
| 3.2.4 逐步回归模型 | 第37-38页 |
| 3.3 光谱预处理方法 | 第38-39页 |
| 3.4 实验与分析 | 第39-47页 |
| 3.4.1 LUCAS土壤数据集介绍 | 第39-40页 |
| 3.4.2 实验方法 | 第40-41页 |
| 3.4.3 光谱导数对预测性能的影响 | 第41-43页 |
| 3.4.4 PCR和PLSR的成分数对预测性能的影响 | 第43-44页 |
| 3.4.5 光谱采样间隔和样本数量对预测性能的影响 | 第44-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-50页 |
| 第4章 改进自动编码器模型及有机质含量等级预测 | 第50-66页 |
| 4.1 引言 | 第50页 |
| 4.2 自动编码器模型 | 第50-52页 |
| 4.3 改进自动编码器模型 | 第52-58页 |
| 4.3.1 模型设计思路 | 第52-54页 |
| 4.3.2 改进自动编码器的实现 | 第54-56页 |
| 4.3.3 损失函数的定义 | 第56-57页 |
| 4.3.4 多类分类模型的评价 | 第57-58页 |
| 4.4 实验与分析 | 第58-64页 |
| 4.4.1 土壤数据集及处理 | 第58-59页 |
| 4.4.2 实验方法 | 第59-61页 |
| 4.4.3 光谱曲线特征 | 第61-62页 |
| 4.4.4 基于改进自动编码器的结果 | 第62-64页 |
| 4.4.5 不同建模方法性能对比 | 第64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-66页 |
| 第5章 基于卷积神经网络的土壤成分预测 | 第66-80页 |
| 5.1 引言 | 第66页 |
| 5.2 深度学习与表示学习 | 第66-69页 |
| 5.3 深度卷积神经网络 | 第69-74页 |
| 5.3.1 卷积神经网络 | 第69-70页 |
| 5.3.2 深度卷积神经网络的设计 | 第70-73页 |
| 5.3.3 卷积神经网络的训练 | 第73-74页 |
| 5.4 实验与分析 | 第74-78页 |
| 5.4.1 实验方法 | 第74-75页 |
| 5.4.2 光谱曲线特征 | 第75-76页 |
| 5.4.3 模型预测结果及评价 | 第76-78页 |
| 5.4.4 讨论 | 第78页 |
| 5.5 本章小结 | 第78-80页 |
| 第6章 总结与展望 | 第80-84页 |
| 6.1 主要工作及成果 | 第80-81页 |
| 6.2 创新点 | 第81-82页 |
| 6.3 研究展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-92页 |
| 附录 基于批量梯度下降法的多层感知器训练算法 | 第92-94页 |
| 致谢 | 第94-96页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第96页 |