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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--近红外光谱分析技术中模型的优化
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近红外光谱分析技术中模型的优化
 
     论文目录
 
致谢第5-6页
摘要第6-7页
abstract第7-8页
1 绪论第14-26页
    1.1 近红外光谱技术简介第14-19页
        1.1.1 近红外光谱分析技术的发展第14-15页
        1.1.2 近红外光谱分析技术原理第15-16页
        1.1.3 近红外光谱分析流程第16-17页
        1.1.4 模型评价标准第17-19页
    1.2 国内外研究现状第19-24页
        1.2.1 样品的选择与样本集划分第19-20页
        1.2.2 光谱预处理第20-22页
        1.2.3 光谱特征提取第22-23页
        1.2.4 分析模型建立第23-24页
        1.2.5 模型传递与共享第24页
    1.3 本文主要研究内容第24-25页
    1.4 本章小结第25-26页
2 JADE-ELM建模算法原理第26-36页
    2.1 JADE分解光谱第26-28页
        2.1.1 独立分量在光谱分析中的应用第26页
        2.1.2 JADE原理第26-28页
        2.1.3 JADE by blocks第28页
    2.2 ELM建立分析模型第28-33页
        2.2.1 ELM的发展与应用第28-29页
        2.2.2 单隐层前馈神经网络第29-30页
        2.2.3 广义逆矩阵第30页
        2.2.4 超限学习机原理第30-32页
        2.2.5 超限学习机的核函数第32-33页
    2.3 JADE-ELM建立分析模型第33-35页
    2.4 本章小结第35-36页
3 JADE-ELM定量分析小麦多组分含量第36-52页
    3.1 小麦实验数据第36-43页
        3.1.1 小麦样品来源第36页
        3.1.2 理化分析实验仪器及软件第36-39页
        3.1.3 小麦理化值测定第39-42页
        3.1.4 小麦光谱采集第42-43页
    3.2 小麦光谱预处理第43-44页
    3.3 JADE算法提取基本光谱第44-47页
        3.3.1 JADE by blocks选择独立分量第44-45页
        3.3.2 解析小麦光谱第45-47页
    3.4 ELM建立定量分析模型第47-50页
        3.4.1 样品集划分第47页
        3.4.2 ELM模型建立第47-50页
    3.5 JADE-ELM与常用建模方案性能比较第50-51页
        3.5.1 常用的建模方法第50页
        3.5.2 模型性能比较第50-51页
    3.6 本章小结第51-52页
4 JADE-ELM模式识别分析砂梨的成熟度第52-56页
    4.1 砂梨实验数据第52-53页
        4.1.1 砂梨样品来源第52页
        4.1.2 实验仪器及软件第52页
        4.1.3 砂梨光谱采集第52-53页
    4.2 成熟度鉴别结果与讨论第53-55页
        4.2.1 样品集划分第53页
        4.2.2 预处理方法的选择第53-55页
    4.3 模型准确率分析第55页
    4.4 本章小结第55-56页
5 光谱软件的开发第56-62页
    5.1 Lab VIEW和MATLAB简介第56-57页
    5.2 软件总体流程介绍第57-58页
    5.3 JADE-ELM分析软件测试第58-61页
        5.3.1 测试环境第58页
        5.3.2 测试方法与结果第58-61页
    5.4 软件特点第61-62页
6 总结和展望第62-64页
    6.1 总结第62-63页
    6.2 展望第63-64页
参考文献第64-69页
作者简介第69页

 
 
论文编号BS4032331,这篇论文共69
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