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致谢转眼之间,两年半的研究生生涯就要结束了,需要离开校园,踏入社会,开始另外一段人生征程了。回想研究生期间的学习、工作和生活,有汗水、有收获、有深厚的师生情谊和同学感情,这期间的收获将使我受益一生。在这里,我衷心地感谢陪伴着我走过这段珍贵岁月的老师和同学。首先,我要感谢我的导师李光老师,本课题就是在李老师的精心指导之下完成的。李老师渊博的学识、严谨务实的科研态度和诲人不倦的高尚师德,无时无刻不在感染着我。两年多来,李老师不仅在课题研究上对我进行指导,同时在生活中也给予诸多的关心,使我在研究生期间保持积极乐观的生活态度,在此,谨向李老师致以最诚挚的感谢其次,我也要感谢我的父母家人,你们的支持是我不断前进的动力和支撑。在我的学习、研究和生活中给予了最大的支持和理解,你们永远都是我最坚强的后盾。感谢实验室的王雅圣、李振煜、王淑杰、张婷琳、李敏、丁鹏飞、苗加成等师兄弟在学习中、生活中,以及本论文的撰写过程中给予我的帮助和支持。最后谨向百忙之中抽出时间来对本文进行评审并提出宝贵意见的各位专家、教授表示最衷心的感谢,你们辛苦了于浙江大学肖锋年浙江大学硕士学位论文
浙江大学硬士学位论文致谢
摘要本文研究了近红外光谱分析技术运用于煤的灰分、挥发分和硫分的快速无损检测方法,建立了用于煤质现场检测的实时在线检测系统。主要内容包括以下方面:⒃谘细窨刂莆率6鹊氖笛榛肪诚拢瓿闪硕个每样的近红外漫反射光谱采集。从雒貉醒∪个作为校正集分别建立对煤灰分、挥发分和硫分的回归模型。剩下个作为预测集检验模型对外部样本的预测精度。通过比较主成分回归和偏最小二乘回归对光谱建模的结果,选取偏最小二乘回归建立光谱和煤质的回归模型。然后运用不同的异常点剔除算法、光谱预处理算法和光谱波段筛选算法优化回归模型。灰分的回归建模分析中,用学生氏残差剔除光谱数据中的异常样本点,然后利用定性筛选波段的方法建立回归模型结果最优。丙挥发分建模最优优化方法是学生氏残差剔除异常样本点和根据光谱和挥发分的相关性选取波段。硫分的回归建模通过学生氏残差剔除异常样本和正交信号校正的光谱预处理后预测能力最强。⒛D夤こЩ肪成杓坪痛罱嗣褐适凳痹谙呒觳庀低常么ǘ娲泄馄滓堑旋转样品盘来实现连续检测。有利于洗煤厂的自动化生产,省略了复杂的创样和装样操作,检测后的煤样能再次用于商品煤生产。在线采集光谱增加煤样的扫描面积,使采集的近红外光谱能更好的代表媒样的性质。但是稳定性较原来差,实验中通过对单个样本重复采集次近红外光谱,平均光谱作为该样本的近红外漫反射光谱来降低随机噪声。对在线采集近红外光谱建立与煤灰分、挥发分和硫分偏最小二乘回归模型,并进行优化,在线采集近红外漫反射光谱建模的精度达到了非在线采集光谱建模接近的精度。关键词:近红外漫反射光谱,煤质分析。灰分,挥发分,硫分,在线检测系统,偏最小二乘浙江大学硕士学位论文
淅江大学硬士学位论文摘要
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浙江大学硕士学位论文
目录致谢摘要第绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.;⋯⋯⋯⋯化学煤质检测方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⒄⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第陆焱夤馄追治鏊惴ā回归算法介绍⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.多元线性回归⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.《嘶毓椤异常点剔除⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..喜胁睢光谱预处理算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一浙江大学硕士学位论文Ⅱ.