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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--近红外和电子鼻数据融合及其在烟草中的应用
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近红外和电子鼻数据融合及其在烟草中的应用
 
     论文目录
 
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-9页
第一章 绪论第13-23页
    1.1 课题研究的意义第13-14页
    1.2 国内外研究概况第14-22页
        1.2.1 烟草行业NIR国内外研究概况第14-19页
        1.2.2 烟草行业EN国内外研究概况第19-22页
    1.3 论文的主要研究内容第22-23页
第二章 数据挖掘算法第23-26页
    2.1 主成分分析方法第23页
    2.2 偏最小二乘方法第23-24页
    2.3 最近邻方法第24页
    2.4 反向人工神经网络方法第24-25页
    2.5 支持向量机方法第25-26页
第三章 基于NIR-SVC模型的烟叶部位判别第26-53页
    3.1 烟叶NIR光谱数据采集第27-28页
    3.2 烟叶NIR数据的差异性和重现性第28-30页
        3.2.1 同一烟叶样本NIR光谱数据的重现性第28-29页
        3.2.2 不同烟叶样本NIR光谱数据的差异性第29-30页
    3.3 选择NIR不同谱区数据对烟叶部位判别的影响第30-35页
        3.3.1 全谱区数据的烟叶部位判别模型结果第31-32页
        3.3.2 部分谱区数据的烟叶部位判别模型结果第32-34页
        3.3.3 不同谱区数据的烟叶部位判别结果比较第34-35页
    3.4 选择NIR数据不同降维方法对烟叶部位判别的影响第35-40页
        3.4.1 PCA降维第36-37页
        3.4.2 PLS降维第37-39页
        3.4.3 不同降维方法的烟叶部位判别模型比较第39-40页
    3.5 NIR光谱数据降维后变量选择对烟叶部位判别的影响第40-41页
    3.6 选择不同数据挖掘算法对烟叶部位判别的影响第41-45页
        3.6.1 KNN第41-43页
        3.6.2 SVC第43-44页
        3.6.3 不同数据挖掘方法的烟叶部位判别模型比较第44-45页
    3.7 选择不同核函数对烟叶部位判别的影响第45-49页
        3.7.1 径向基核函数第45-46页
        3.7.2 多项式核函数第46-47页
        3.7.3 线性核函数第47-49页
        3.7.4 不同核函数的烟叶部位判别模型比较第49页
    3.8 小结第49-53页
第四章 基于EN-SVC模型的烟叶部位判别第53-77页
    4.1 烟叶EN数据的差异性和重现性第53-55页
        4.1.1 同一烟叶样本EN数据的重现性第53-54页
        4.1.2 不同烟叶样品EN数据的差异性第54-55页
    4.2 选择不同时间段EN数据对烟叶部位判别的影响第55-60页
        4.2.1 仅仅选择每条感应器上最大值作为影响变量第56-57页
        4.2.2 选择3s—30s的电子鼻数据作为影响变量第57-58页
        4.2.3 选择3s—40s的电子鼻数据作为影响变量第58-60页
        4.2.4 选择不同时间段EN数据的烟叶部位判别模型比较第60页
    4.3 选择不同传感器对烟叶部位判别的影响第60-67页
        4.3.1 只选择第一感应室的传感器第61-62页
        4.3.2 只选择第二感应室的传感器第62-63页
        4.3.3 只选取第三感应室的传感器第63-65页
        4.3.4 选择全部十八根传感器第65-66页
        4.3.5 选取不同传感器的烟叶部位判别模型比较第66-67页
    4.4 选择EN数据不同降维方法对烟叶部位判别的影响第67-70页
        4.4.1 PCA降维第67-68页
        4.4.2 PLS降维第68-69页
        4.4.3 不同EN数据降维方法的烟叶部位判别模型比较第69-70页
    4.5 EN数据降维后变量选择对烟叶部位判别的影响第70页
    4.6 选择不同数据挖掘算法对烟叶部位判别的影响第70-73页
        4.6.1 KNN第70-71页
        4.6.2 SVC第71-73页
        4.6.3 不同数据挖掘算法的烟叶部位判别模型比较第73页
    4.7 小结第73-77页
第五章 基于NIR-EN-SVC模型的烟叶部位判别第77-94页
    5.1 烟叶NIR-EN数据融合方式对烟叶部位判别的影响第78-81页
        5.1.1 先融合后降维第78-79页
        5.1.2 先降维后融合第79-81页
        5.1.3 不同融合方式的烟叶部位判别模型比较第81页
    5.2 烟叶NIR-EN数据融合后变量选择对烟叶部位判别的影响第81-82页
    5.3 烟叶NIR-EN融合后数据挖掘方法选择对烟叶部位判别的影响第82-85页
        5.3.1 KNN第82-84页
        5.3.2 SVG第84-85页
        5.3.3 烟叶NIR-EN融合后不同数据挖掘方法的烟叶部位判别模型比较第85页
    5.4 烟叶NIR-EN融合后核函数选择对烟叶部位判别的影响第85-90页
        5.4.1 多项式核函数第86-87页
        5.4.2 径向基核函数第87-88页
        5.4.3 线性核函数第88-90页
        5.4.4 烟叶NIR-EN融合后选择不同核函数的烟叶部位判别模型比较第90页
    5.5 烟叶NIR-EN融合和单一NIR、EN数据的模型比较第90页
    5.6 小结第90-94页
第六章 NIR-EN数据融合在烟草中的应用第94-108页
    6.1 烟叶NIR-EN融合数据对烟叶年份的判别第94-99页
        6.1.1 烟叶NIR数据对烟叶年份判别结果第94-96页
        6.1.2 烟叶EN数据对烟叶年份判别结果第96-97页
        6.1.3 烟叶NIR-EN融合数据对烟叶年份判别结果第97-99页
        6.1.4 烟叶NIR-EN融合数据、NIR和EN数据的烟叶年份判别模型比较第99页
    6.2 烟叶NIR-EN融合数据对烟叶中K含量的定量预报第99-106页
        6.2.1 烟叶NIR数据建立的K含量定量模型结果第100-102页
        6.2.2 烟叶EN数据建立的K含量定量模型结果第102-104页
        6.2.3 烟叶NIR-EN融合数据建立的K含量定量模型结果第104-106页
        6.2.4 烟叶NIR-EN融合数据、NIR和EN数据的K含量定量模型比较第106页
    6.3 小结第106-108页
第七章 结论和展望第108-109页
    7.1 全文总结第108页
    7.2 展望第108-109页
参考文献第109-117页
攻读博士学位其间公开发表的论文第117-118页
致谢第118-119页
附录A第119-138页
附录B第138-153页
附录C第153-158页

 
 
论文编号BS4032478,这篇论文共158
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