基于近红外光谱分析技术的纺织物纤维成分检测方法研究

目录

声明

第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 近红外光谱分析技术的特点

1.3 近红外光谱仪及光谱分析方法的研究现状

1.3.1 用于织物纤维检测的近红外光谱仪

1.3.2 近红外光谱分析技术在纺织领域的研究现状

1.4 本文的内容概述

第二章 近红外光谱分析技术

2.1 近红外光谱分析技术的原理

2.1.1 近红外光谱技术的测量原理

2.1.2 固体样品近红外光谱分析的原理

2.2 近红外光谱分析技术中的化学计量学方法

2.2.1 化学计量学方法的概述

2.2.2 光谱数据的预处理

2.2.3 特征光谱筛选

2.2.4 数学建模方法

2.3 数学模型的评价标准

2.4 本章小结

第三章 预测模型的建立与分析

3.1 实验设计

3.1.1 实验样品与仪器

3.1.2 数据采集

3.2 织物光谱数据的预处理研究

3.2.1 预处理方法的选择

3.2.2 奇异纺织样品的剔除

3.2.3 划分训练集和预测集

3.3 偏最小二乘回归模型的建立

3.4 本章小结

第四章 优选算法在织物近红外定量分析中的研究

4.1 连续投影算法对光谱数据的优化研究

4.1.1 连续投影算法的原理

4.1.2 连续投影算法优化的结果

4.2 粒子群算法对光谱数据的优化研究

4.2.1 粒子群算法的原理

4.2.2 粒子群算法用于特征光谱筛选

4.2.3 粒子群算法优化的结果

4.3 结果分析

4.4 本章小结

第五章 粒子群算法用于织物近红外光谱分析的改进研究

5.1 粒子群算法惯性权值的改进

5.1.1 惯性权值的改进内容

5.1.2 惯性权值改进方案的结果

5.2 粒子群算法结合连续投影算法用于光谱优化的研究

5.2.1 联合优化方案的内容

5.2.1 联合优化方案的结果

5.3 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 工作总结

6.2 未来展望

参考文献

攻读硕士期间发表的论文及所获得研究成果

致谢