岭回归及其改进的算法在红外光谱数据中的应用

红外光谱论文多重共线性论文岭参数论文改进的岭回归算法论文

论文详情

摘要	第4-6页
ABSTRACT	第6-7页
第一章绪论	第10-18页
1 课题研究的背景和意义	第10-11页
2 红外光谱技术及原理	第11-13页
3 化学计量学在红外光谱中的研究	第13-16页
3.1 线性回归分析	第14-15页
3.2 主成分分析和主成分回归	第15-16页
4 本文的研究内容	第16-18页
第二章岭回归算法在红外光谱中的应用	第18-30页
1 引言	第18-20页
2 岭回归的定义	第20-21页
3 岭回归估计的性质	第21页
4 岭参数k值的选取方法	第21-24页
4.1 广义岭估计量(GRR)k值的选取	第23-24页
4.2 普通岭回归估计量k值的选取	第24页
5 本文k值的选取	第24-26页
6 实验	第26页
6.1 实验数据	第26页
6.2 软件	第26页
7 实验结果与讨论	第26-28页
8 本章小结	第28-30页
第三章改进的岭回归算法在红外光谱中的应用	第30-42页
1 引言	第30-32页
2 岭回归改进的数学模型及原理	第32页
3 实验的方法	第32-34页
4 实验结果与分析	第34-40页
5 本章小结	第40-42页
第四章改进的岭回归算法在红外光谱应用中的鲁棒性讨论	第42-48页
1 讨论温度变化的鲁棒性	第42-44页
2 讨论温度和浓度同时变化的鲁棒性	第44-48页
第五章总结与展望	第48-50页
1 总结	第48页
2 展望	第48-50页
参考文献	第50-54页
致谢	第54-56页
攻读硕士学位期间发表的学术论文	第56-57页
附件	第57页

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论文编号ABS4546310，这篇论文共57页

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