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第1章 绪论1

1.1 研究背景及意义1

1.2 煤炭质量的常规分析2

1.2.1 煤质的标准测定方法2

1.2.2 煤质分析的研究现状6

1.3 煤质近红外光谱分析研究现状7

1.3.1 近红外光谱技术的研究现状7

1.3.2 煤质近红外光谱分析技术的研究现状8

第2章 煤质近红外光谱分析理论与技术10

2.1 近红外光谱分析理论基础10

2.1.1 分子振动光谱理论10

2.1.2 透射光谱的理论基础12

2.1.3 漫反射光谱的理论基础13

2.2 煤质近红外光谱分析15

2.2.1 理论基础15

2.2.2 煤样采取与制备16

2.2.3 近红外光谱分析仪19

2.2.4 基础分析模型21

2.3 本章小结25

第3章 煤炭光谱数据的优化和校正27

3.1 煤粒度对光谱数据准确性的影响27

3.1.1 实验数据27

3.1.2 实验方法29

3.1.3 结果与讨论29

3.2 基于距离测定的异常样本剔除31

3.2.1 基于欧氏迭代裁剪法的异常样品剔除32

3.2.2 基于马氏迭代裁剪法的异常样品剔除36

3.2.3 基于改进留一交叉验证法的异常样品筛选40

3.3 基于并行最小二乘回归估计的争议样本判别45

3.3.1 理论基础45

3.3.2 争议样本的判别过程47

3.3.3 结果与讨论48

3.4 本章小结51

第4章 煤炭光谱数据的恢复去噪53

4.1 常用的光谱恢复方法53

4.1.1 理论基础53

4.1.2 结果与讨论55

4.2 基于拟线性局部加权法的光谱散射校正59

4.2.1 理论基础59

4.2.2 拟线性曲线与局部加权函数的选取60

4.2.3 结果与讨论62

4.3 基于粗糙惩罚法的光谱优化平滑模式65

4.3.1 理论基础65

4.3.2 粗糙惩罚法67

4.3.3 端点信息修补68

4.3.4 参数优化69

4.3.5 光谱的D阶导数69

4.3.6 结果与讨论69

4.4 本章小结74

第5章 煤炭光谱数据的筛选压缩76

5.1 基于要点排序法的波长点向前选择76

5.1.1 理论基础76

5.1.2 要点排序法77

5.1.3 特征光谱波长点的筛选过程78

5.1.4 结果与讨论79

5.2 基于优化组合法的谱区选择86

5.2.1 基于谱区排序的向前选择法86

5.2.2 基于遗传算法的谱区选择86

5.2.3 结果与讨论87

5.3 基于核主成分分析的光谱特征提取94

5.3.1 理论基础94

5.3.2 结果与讨论95

5.4 基于局部多维尺度变换的光谱特征提取101

5.4.1 多维尺度变换101

5.4.2 局部多维尺度变换102

5.4.3 结果与讨论103

5.5 基于局部线性嵌入算法的光谱特征提取104

5.5.1 理论基础104

5.5.2 结果与讨论105

5.6 本章小结107

第6章 煤质近红外光谱定量分析模型109

6.1 基于支持向量回归机的定量分析模型109

6.1.1 理论基础109

6.1.2 模型参数优化111

6.1.3 结果与讨论113

6.2 基于分层随机森林的煤质近红外光谱定量分析116

6.2.1 分层抽样原理117

6.2.2 基于互信息的分层随机森林模型118

6.2.3 结果与讨论118

6.3 基于集成神经网络方法的定量分析模型121

6.3.1 理论基础121

6.3.2 神经网络集成与参数优化123

6.3.3 结果与讨论125

6.4 待测样本集的预测与修正131

6.4.1 待测样本集的预测131

6.4.2 待测样本集的调整135

6.5 本章小结137

第7章 煤质近红外光谱定性分析模型139

7.1 基于支持向量机的定性分析模型139

7.1.1 理论基础139

7.1.2 结果与讨论140

7.2 基于学习向量量化神经网络的定性分析模型141

7.2.1 基础理论141

7.2.2 结果与讨论143

7.3 基于决策树算法的定性分析模型144

7.3.1 理论基础144

7.3.2 结果与讨论149

7.4 基于随机森林算法的定性分析方法150

7.4.1 基础理论150

7.4.2 结果与讨论153

7.5 基于改进随机森林的煤质定性分析154

7.5.1 理论基础154

7.5.2 结果与讨论155

7.6 近红外光谱煤产地鉴别系统158

7.7 本章小结159

参考文献160

附录169