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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于深度学习的血液制品拉曼光谱分析方法研究及应用
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基于深度学习的血液制品拉曼光谱分析方法研究及应用
 
     论文目录
 
中文摘要第3-5页
英文摘要第5-6页
1 绪论第10-20页
    1.1 研究目的及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-17页
        1.2.1 拉曼光谱预处理方法研究进展第11-12页
        1.2.2 拉曼光谱在血液制品分析研究进展第12-13页
        1.2.3 深度学习研究进展第13-17页
    1.3 主要研究内容第17-18页
    1.4 小结第18-20页
2 拉曼光谱分析原理及方法第20-42页
    2.1 拉曼光谱分析原理第20-24页
    2.2 拉曼光谱预处理方法第24-30页
        2.2.1 Savitzky-Golay去噪第24-26页
        2.2.2 加权最小二乘基线校正第26-28页
        2.2.3 稀疏波长选择第28-30页
    2.3 拉曼光谱定性校正模型第30-36页
        2.3.1 PCA-LDA第30-32页
        2.3.2 PLS-DA第32-34页
        2.3.3 SVM第34-36页
    2.4 模型参数确定及性能度量第36-41页
        2.4.1 模型参数确定第37-39页
        2.4.2 性能度量指标第39-41页
    2.5 小结第41-42页
3 基于卷积神经网络的拉曼光谱分析方法研究第42-62页
    3.1 引言第42页
    3.2 卷积神经网络基本原理第42-44页
    3.3 Raman-CNN第44-50页
        3.3.1 Raman-CNN网络结构的雏形第45-47页
        3.3.2 Raman-CNN网络结构的形成第47-50页
    3.4 实验结果分析与讨论第50-61页
        3.4.1 血液样品第50-51页
        3.4.2 实验参数第51-52页
        3.4.3 结果对比第52-53页
        3.4.4 分析与讨论第53-60页
        3.4.5 CNN作为一种预处理器第60-61页
    3.5 小结第61-62页
4 基于深度学习的稀疏波长选择方法研究第62-78页
    4.1 引言第62页
    4.2 Squeeze-and-Excitation网络第62-64页
    4.3 Raman-SENet第64-67页
        4.3.1 Raman-SENet网络结构的形成第65-66页
        4.3.2 Raman-SENet的波长选择策略第66-67页
    4.4 实验结果分析与讨论第67-76页
        4.4.1 实验样本第67-68页
        4.4.2 实验参数第68-69页
        4.4.3 结果对比第69-71页
        4.4.4 分析与讨论第71-75页
        4.4.5 Raman-DANet第75-76页
    4.5 小结第76-78页
5 微型拉曼血液分析仪配套软件的开发与测试第78-90页
    5.1 引言第78页
    5.2 鉴别软件开发第78-83页
        5.2.1 需求分析第79页
        5.2.2 功能设计第79-82页
        5.2.3 界面设计第82页
        5.2.4 系统实现第82-83页
    5.3 鉴别软件测试第83-89页
        5.3.1 离线建模第83-87页
        5.3.2 在线测试第87-89页
    5.4 小结第89-90页
6 总结与展望第90-92页
    6.1 总结第90页
    6.2 展望第90-92页
致谢第92-94页
参考文献第94-100页
附录第100页
    A.作者在攻读学位期间发表的学术论文第100页
    B.作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目第100页

 
 
论文编号BS4185031,这篇论文共100
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