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近红外温度校正建模方法研究

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

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