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基于双流神经网络的光谱反卷积算法研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第4-5页 | | abstract | 第5-7页 | | 第一章绪论 | 第7-11页 | | 1.1课题研究背景及意义 | 第7页 | | 1.2红外光谱反卷积方法的研究现状 | 第7-9页 | | 1.3主要研究工作和章节安排 | 第9-11页 | | 1.3.1主要工作 | 第9页 | | 1.3.2章节安排 | 第9-11页 | | 第二章神经网络相关技术 | 第11-21页 | | 2.1神经网络相关基础理论 | 第11-18页 | | 2.1.1自动编码器 | 第11-12页 | | 2.1.2激活函数 | 第12-15页 | | 2.1.3误差反向传播算法 | 第15-18页 | | 2.2自步长学习基本理论 | 第18-20页 | | 2.2.1课程学习简介 | 第18页 | | 2.2.2自步长学习 | 第18-20页 | | 2.3本章小结 | 第20-21页 | | 第三章基于双流神经网络的红外光谱去模糊算法研究 | 第21-35页 | | 3.1红外光谱信号的退化过程 | 第21页 | | 3.2双流神经网络 | 第21-24页 | | 3.2.1双流神经网络结构 | 第21-23页 | | 3.2.2激活函数设置 | 第23-24页 | | 3.3损失函数设置 | 第24-26页 | | 3.3.1基于加权损失项和自步正则项的损失函数 | 第24-25页 | | 3.3.2基于样本重复度的惩罚项的损失函数 | 第25-26页 | | 3.4训练过程 | 第26-28页 | | 3.4.1数据集的获取以及划分依据 | 第26-27页 | | 3.4.2网络层参数设置和参数更新 | 第27-28页 | | 3.5实验结果与分析 | 第28-34页 | | 3.5.1客观评价指标与对比实验方法 | 第28-29页 | | 3.5.2启发式学习方法收敛性分析 | 第29-30页 | | 3.5.3单种模糊核下的光谱反卷积方法实验 | 第30-32页 | | 3.5.4多种模糊核下的光谱反卷积方法实验 | 第32-34页 | | 3.5.5真实谱实验 | 第34页 | | 3.6本章小结 | 第34-35页 | | 第四章总结与展望 | 第35-37页 | | 4.1本文工作总结 | 第35-36页 | | 4.2工作展望 | 第36-37页 | | 参考文献 | 第37-40页 | | 附录1攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第40-41页 | | 附录2攻读硕士学位期间申请的专利 | 第41-42页 | | 附录3攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第42-43页 | | 致谢 | 第43页 |
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论文编号BS4742343，这篇论文共43页
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