| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 谱图数据研究背景介绍 | 第15-16页 |
| 1.2 谱图数据分析技术原理 | 第16-19页 |
| 1.3 谱图数据分析国内外研究现状 | 第19-22页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第22-23页 |
| 第二章 谱图数据预处理及分析算法应用 | 第23-41页 |
| 2.1 谱图数据预处理方法 | 第23-28页 |
| 2.1.1 均值中心化 | 第23页 |
| 2.1.2 标准化 | 第23-24页 |
| 2.1.3 数据平滑 | 第24-25页 |
| 2.1.4 数据求导 | 第25-26页 |
| 2.1.5 标准正态变量变换 | 第26-27页 |
| 2.1.6 多元散射校正 | 第27-28页 |
| 2.2 谱图波长选择方法研究 | 第28页 |
| 2.3 定量校正分析方法研究 | 第28-37页 |
| 2.3.1 多元线性回归分析(MLR) | 第28-29页 |
| 2.3.2 主成分回归分析(PCR) | 第29-31页 |
| 2.3.3 偏最小二乘法回归分析(PLS) | 第31页 |
| 2.3.4 BP神经网络(ANN) | 第31-36页 |
| 2.3.5 支持向量机回归(SVR) | 第36-37页 |
| 2.4 定性判别分析算法研究 | 第37-40页 |
| 2.4.1 簇类的独立软模式方法(SIMCA) | 第37-38页 |
| 2.4.2 主成分马氏距离判别分析(PCA-MD) | 第38-39页 |
| 2.4.3 偏最小二乘判别分析(PLS-DA) | 第39-40页 |
| 2.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 谱图数据平台系统结构及实现 | 第41-51页 |
| 3.1 谱图数据分析平台系统结构设计 | 第41-43页 |
| 3.1.1 系统目标 | 第41页 |
| 3.1.2 系统结构 | 第41-43页 |
| 3.2 谱图数据分析平台功能 | 第43-49页 |
| 3.2.1 光谱文件的管理与显示 | 第44-45页 |
| 3.2.2 光谱预处理 | 第45-47页 |
| 3.2.3 谱图校正模型的校正与管理 | 第47页 |
| 3.2.4 外部未知样本数据预测 | 第47-49页 |
| 3.3 本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 谱图数据分析平台在纤维素材料定量分析的应用研究 | 第51-59页 |
| 4.1 偏最小二乘回归方法 | 第52-54页 |
| 4.1.1 光谱预处理 | 第52-53页 |
| 4.1.2 建立偏最小二乘回归模型 | 第53-54页 |
| 4.2 BP神经网络方法 | 第54-56页 |
| 4.3 偏最小二乘模型与神经网络模型比较 | 第56-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 谱图数据分析平台在动物纤维定性判别分析的应用研究 | 第59-69页 |
| 5.1 羊绒羊毛特性分析 | 第59-60页 |
| 5.2 蒙特卡罗无信息变量消除波长优选建模 | 第60-61页 |
| 5.3 竞争自适应重加权采样波长优选建模 | 第61-66页 |
| 5.4 定性判别分析检测结果分析 | 第66-67页 |
| 5.5 本章小结 | 第67-69页 |
| 第六章 结论与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 结论 | 第69页 |
| 6.2 展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第77-79页 |
| 作者和导师简介 | 第79-81页 |
| 附件 | 第81-82页 |
