摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-9页 |
第1章 绪论 | 第9-16页 |
·引言 | 第9-10页 |
·石油组分及其危害 | 第10页 |
·课题研究的时代背景 | 第10页 |
·矿物油分析检测技术 | 第10-13页 |
·重量法 | 第11页 |
·光学分析法 | 第11-12页 |
·其他检测方法 | 第12-13页 |
·水中矿物油检测国内外研究概况 | 第13-15页 |
·课题来源及主要研究内容 | 第15-16页 |
·课题来源 | 第15页 |
·主要研究内容 | 第15-16页 |
第2章 傅里叶变换红外光谱技术 | 第16-32页 |
·FTIR-ATR 原理 | 第16-20页 |
·近红外光谱原理 | 第16页 |
·FTIR-ATR 原理 | 第16-18页 |
·FTIR 光谱仪的理论基础 | 第18-20页 |
·NIR 常用的化学计量算法 | 第20-28页 |
·最小二乘法(CLS) | 第20-22页 |
·多元线性回归(MLR) | 第22-23页 |
·主成分回归法(PCR) | 第23-25页 |
·偏最小二乘法(PLS) | 第25-28页 |
·离散波长模型的优化 | 第28-31页 |
·遗传算法(GA) | 第29-30页 |
·无信息变量消除法(UVE) | 第30页 |
·间隔偏最小二乘法(IPLS) | 第30-31页 |
·相关系数法(CC) | 第31页 |
·本章小结 | 第31-32页 |
第3章 模型优化算法的研究 | 第32-40页 |
·奇异样品的剔除 | 第32-33页 |
·样品集的划分 | 第33-34页 |
·迭代 BAGGING PLS 算法(IBPLS) | 第34-36页 |
·Bagging 算法 | 第34-35页 |
·迭代 Bagging 算法 | 第35页 |
·迭代 Bagging PLS 算法 | 第35-36页 |
·模型的评价指标 | 第36-37页 |
·构建光谱预处理平台 | 第37-39页 |
·SG 平滑(Savitzky Golay) | 第37-38页 |
·光谱预处理平台的构建 | 第38-39页 |
·本章小结 | 第39-40页 |
第4章 柴油和汽油的红外光谱分析 | 第40-63页 |
·实验仪器和数据采集 | 第40-42页 |
·实验样品的配制 | 第40-41页 |
·FTIR-ATR 光谱实验 | 第41-42页 |
·实验中异常样品的剔除 | 第42-44页 |
·样品集的划分 | 第44-48页 |
·随机法 | 第44-45页 |
·含量梯度法 | 第45-46页 |
·SPXY 法 | 第46-47页 |
·校正集选取方法的比较 | 第47-48页 |
·PLS 与 IBPLS 建模的评估 | 第48-59页 |
·离散波段的 PLS 模型 | 第48-52页 |
·基于 PLS 光谱波段的优选 | 第52-54页 |
·离散波段的 IBPLS 模型 | 第54-57页 |
·基于 IBPLS 光谱波段的优选 | 第57-59页 |
·SG 平滑结合 IBPLS 模型分析 | 第59-61页 |
·本章小结 | 第61-63页 |
结论 | 第63-64页 |
参考文献 | 第64-69页 |
附录 A | 第69-70页 |
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第70-71页 |
致谢 | 第71-72页 |
作者简介 | 第72页 |