首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

LIBS光谱数据分类算法及应用研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
目录第6-8页
第一章 绪论第8-16页
    1.1 激光诱导击穿光谱概述第8-9页
    1.2 激光诱导击穿光谱的原理第9页
    1.3 国内外研究现状第9-12页
    1.4 论文研究内容和结构安排第12-13页
    1.5 本章小结第13-16页
第二章 光谱数据分类算法第16-22页
    2.1 LIBS光谱数据分类算法第16-19页
        2.1.1 主成份分析分类算法第16-17页
        2.1.2 偏最小二乘法第17-18页
        2.1.3 软独立建模分类第18页
        2.1.4 支持向量机第18-19页
    2.2 组合分类器算法第19-21页
    2.3 本章小结第21-22页
第三章 一种基于SVM的LIBS光谱分类算法第22-32页
    3.1 问题提出第22页
    3.2 SVM的分类原理第22-26页
        3.2.1 支持向量机二分类方法第22-25页
        3.2.2 支持向量机的多分类建模方法第25-26页
    3.3 一种基于SVM的LIBS光谱数据分类算法第26-28页
        3.3.1 鲁棒主成份分析分类算法第26-27页
        3.3.2 一种改进的LIBS光谱数据分类算法第27-28页
    3.4 实验结果分析第28-31页
    3.5 本章小结第31-32页
第四章 一种光谱数据组合分类模型第32-42页
    4.1 AdaBoost组合分类模型第32-33页
    4.2 组合分类模型中子分类器的选择第33页
    4.3 SVM与PLS-DA组合分类模型第33-35页
    4.4 组合分类模型的实验结果分析第35-37页
    4.5 组合分类模型软件实现第37-39页
    4.6 本章小结第39-42页
第五章 LIBS光谱数据预处理及分析系统第42-52页
    5.1 需求分析第42页
    5.2 系统总体设计第42-44页
        5.2.1 数据库设计第42-43页
        5.2.2 前台应用软件设计第43-44页
    5.3 系统实现第44-51页
        5.3.1 数据库实现第44-45页
        5.3.2 自建标准数据库第45-46页
        5.3.3 LIBS数据预处理与分析软件实现第46-51页
    5.4 本章小结第51-52页
总结与展望第52-54页
参考文献第54-60页
攻读硕士学位期间取得的学术成果第60-62页
致谢第62-63页

论文共63页,点击 下载论文
上一篇:自动问答系统的研究与实现
下一篇:遗产保护对区域非均衡发展问题的破解研究