摘要 | 第3-4页 |
Abstract | 第4-5页 |
第一章 绪论 | 第8-15页 |
1.1 课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
1.2.1 NIR光谱分析技术的发展和应用 | 第9-10页 |
1.2.2 NIR温度校正建模方法国内外研究动态 | 第10-12页 |
1.3 现有研究不足之处 | 第12-13页 |
1.4 本文主要研究内容和组织结构 | 第13-15页 |
第二章 NIR光谱分析技术 | 第15-21页 |
2.1 NIR光谱产生机理 | 第15-16页 |
2.2 NIR光谱分析仪 | 第16-18页 |
2.2.1 仪器的基本构成 | 第16页 |
2.2.2 仪器性能指标 | 第16-17页 |
2.2.3 仪器型号 | 第17-18页 |
2.3 NIR光谱定量分析基本流程 | 第18-19页 |
2.4 NIR光谱分析模型评价指标 | 第19-20页 |
2.5 本章小结 | 第20-21页 |
第三章 近红外PLS温度校正建模的预测精度分析 | 第21-32页 |
3.1 引言 | 第21页 |
3.2 温度校正建模与原理分析 | 第21-24页 |
3.2.1 PLS全局温度校正建模 | 第21-22页 |
3.2.2 温度校正模型的精度比较分析 | 第22-24页 |
3.2.3 模型预测置信区间 | 第24页 |
3.3 材料与实验 | 第24-28页 |
3.3.1 实验对象与平台 | 第24-25页 |
3.3.2 光谱采集 | 第25-26页 |
3.3.3 光谱预处理 | 第26-28页 |
3.4 实验结果与分析 | 第28-31页 |
3.4.1 温度对NIR光谱的影响 | 第28-29页 |
3.4.2 温度校正前后对比 | 第29-31页 |
3.5 本章小结 | 第31-32页 |
第四章 基于MLPCR的近红外温度校正建模 | 第32-42页 |
4.1 引言 | 第32页 |
4.2 原理和算法 | 第32-35页 |
4.2.1 MLSCA算法 | 第32-34页 |
4.2.2 PCR算法 | 第34页 |
4.2.3 MLPCR算法 | 第34-35页 |
4.3 实验数据及预处理 | 第35-36页 |
4.4 实验结果与分析 | 第36-41页 |
4.4.1 温度对NIR光谱的影响 | 第36-37页 |
4.4.2 MLPCR粘度测量应用 | 第37-41页 |
4.5 本章小结 | 第41-42页 |
第五章 基于MLLASSO的近红外温度校正建模 | 第42-52页 |
5.1 引言 | 第42页 |
5.2 原理和算法 | 第42-45页 |
5.2.1 LASSO算法 | 第42-44页 |
5.2.2 MLLASSO算法 | 第44-45页 |
5.3 实验数据及预处理 | 第45-46页 |
5.4 实验结果与分析 | 第46-51页 |
5.4.1 温度对NIR光谱的影响 | 第46-47页 |
5.4.2 Kennard-Stone方法划分样本集 | 第47页 |
5.4.3 MLLASSO粘度测量应用 | 第47-51页 |
5.5 本章小结 | 第51-52页 |
第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
6.1 总结 | 第52页 |
6.2 展望 | 第52-54页 |
致谢 | 第54-55页 |
参考文献 | 第55-59页 |
附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第59页 |