目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 研究背景及意義 1
1.2 煤炭質量的常規(guī)分析 2
1.2.1 煤質的標準測定方法 2
1.2.2 煤質分析的研究現狀 6
1.3 煤質近紅外光譜分析研究現狀 7
1.3.1 近紅外光譜技術的研究現狀 7
1.3.2 煤質近紅外光譜分析技術的研究現狀 8
第2章 煤質近紅外光譜分析理論與技術 10
2.1 近紅外光譜分析理論基礎 10
2.1.1 分子振動光譜理論 10
2.1.2 透射光譜的理論基礎 12
2.1.3 漫反射光譜的理論基礎 13
2.2 煤質近紅外光譜分析 15
2.2.1 理論基礎 15
2.2.2 煤樣采取與制備 16
2.2.3 近紅外光譜分析儀 19
2.2.4 基礎分析模型 21
2.3 本章小結 25
第3章 煤炭光譜數據的優(yōu)化和校正 27
3.1 煤粒度對光譜數據準確性的影響 27
3.1.1 實驗數據 27
3.1.2 實驗方法 29
3.1.3 結果與討論 29
3.2 基于距離測定的異常樣本剔除 31
3.2.1 基于歐氏迭代裁剪法的異常樣品剔除 32
3.2.2 基于馬氏迭代裁剪法的異常樣品剔除 36
3.2.3 基于改進留一交叉驗證法的異常樣品篩選 40
3.3 基于并行最小二乘回歸估計的爭議樣本判別 45
3.3.1 理論基礎 45
3.3.2 爭議樣本的判別過程 47
3.3.3 結果與討論 48
3.4 本章小結 51
第4章 煤炭光譜數據的恢復去噪 53
4.1 常用的光譜恢復方法 53
4.1.1 理論基礎 53
4.1.2 結果與討論 55
4.2 基于擬線性局部加權法的光譜散射校正 59
4.2.1 理論基礎 59
4.2.2 擬線性曲線與局部加權函數的選取 60
4.2.3 結果與討論 62
4.3 基于粗糙懲罰法的光譜優(yōu)化平滑模式 65
4.3.1 理論基礎 65
4.3.2 粗糙懲罰法 67
4.3.3 端點信息修補 68
4.3.4 參數優(yōu)化 69
4.3.5 光譜的D階導數 69
4.3.6 結果與討論 69
4.4 本章小結 74
第5章 煤炭光譜數據的篩選壓縮 76
5.1 基于要點排序法的波長點向前選擇 76
5.1.1 理論基礎 76
5.1.2 要點排序法 77
5.1.3 特征光譜波長點的篩選過程 78
5.1.4 結果與討論 79
5.2 基于優(yōu)化組合法的譜區(qū)選擇 86
5.2.1 基于譜區(qū)排序的向前選擇法 86
5.2.2 基于遺傳算法的譜區(qū)選擇 86
5.2.3 結果與討論 87
5.3 基于核主成分分析的光譜特征提取 94
5.3.1 理論基礎 94
5.3.2 結果與討論 95
5.4 基于局部多維尺度變換的光譜特征提取 101
5.4.1 多維尺度變換 101
5.4.2 局部多維尺度變換 102
5.4.3 結果與討論 103
5.5 基于局部線性嵌入算法的光譜特征提取 104
5.5.1 理論基礎 104
5.5.2 結果與討論 105
5.6 本章小結 107
第6章 煤質近紅外光譜定量分析模型 109
6.1 基于支持向量回歸機的定量分析模型 109
6.1.1 理論基礎 109
6.1.2 模型參數優(yōu)化 111
6.1.3 結果與討論 113
6.2 基于分層隨機森林的煤質近紅外光譜定量分析 116
6.2.1 分層抽樣原理 117
6.2.2 基于互信息的分層隨機森林模型 118
6.2.3 結果與討論 118
6.3 基于集成神經網絡方法的定量分析模型 121
6.3.1 理論基礎 121
6.3.2 神經網絡集成與參數優(yōu)化 123
6.3.3 結果與討論 125
6.4 待測樣本集的預測與修正 131
6.4.1 待測樣本集的預測 131
6.4.2 待測樣本集的調整 135
6.5 本章小結 137
第7章 煤質近紅外光譜定性分析模型 139
7.1 基于支持向量機的定性分析模型 139
7.1.1 理論基礎 139
7.1.2 結果與討論 140
7.2 基于學習向量量化神經網絡的定性分析模型 141
7.2.1 基礎理論 141
7.2.2 結果與討論 143
7.3 基于決策樹算法的定性分析模型 144
7.3.1 理論基礎 144
7.3.2 結果與討論 149
7.4 基于隨機森林算法的定性分析方法 150
7.4.1 基礎理論 150
7.4.2 結果與討論 153
7.5 基于改進隨機森林的煤質定性分析 154
7.5.1 理論基礎 154
7.5.2 結果與討論 155
7.6 近紅外光譜煤產地鑒別系統(tǒng) 158
7.7 本章小結 159
參考文獻 160
附錄 169