Нормальная доставка искренняя бесплатная доставка качество угля вблизи инфракрасного спектра Интеллектуального анализа Теория и применение книжного магазина Li Ming Cool Store Химия угля и обработка угля Используйте книги, чтобы представить себе лучшие книги
Цена: 941руб. (¥44.5)
Артикул: 616242597434
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товараПродавец:畅享之星图书专营店
Рейтинг:
Всего отзывов:0
Положительных:0
Добавить в корзину
Другие товары этого продавца
¥16.6351руб.
¥37.5793руб.
¥26.6563руб.
¥23486руб.
Основная информация
| Заголовок: | Качество угля вблизи инфракрасного спектра Теория и применение интеллектуального анализа |
| Автор: | Сценарист: Ли Мин, Лэй Мэн |
| Издательство: | Science Press |
| Дата публикации: | 2018-11-01 |
| Версия: | |
| ISBN: | 9787030593030 |
| Рыночная цена: | 89.0 |
Оглавление
Оглавление
Предисловие
Глава 1 Введение 1
1.1. Изучите фон и значение 1
1.2 Регулярный анализ качества угля 2
1.2.1 Стандартный метод определения качества угля 2
1.2.2 Состояние исследований по анализу качества угля 6
1.3 Текущее состояние исследований по спектроскопии ближнего инфракрасного диапазона качества угля 7
1.3.1 Статус исследований технологии спектроскопии ближнего инфракрасного диапазона 7
1.3.2 Состояние исследований технологии спектроскопического анализа качества угля в ближнем инфракрасном диапазоне 8
Глава 2 Теория и технология спектроскопии ближнего инфракрасного диапазона. Анализ качества угля 10
2.1 Теоретические основы спектроскопии ближнего инфракрасного диапазона 10
2.1.1 Теория молекулярно-колебательной спектроскопии 10
2.1.2 Теоретические основы спектра передачи 12
2.1.3 Теоретические основы спектра диффузного отражения 13
2.2 Анализ качества угля спектроскопией ближнего инфракрасного диапазона 15
2.2.1 Теоретическая основа 15
2.2.2 Отбор и подготовка проб угля 16
2.2.3 Спектрометр ближнего инфракрасного диапазона 19
2.2.4 Базовая модель анализа 21
2.3 Краткое содержание этой главы 25
Глава 3 Оптимизация и коррекция спектральных данных угля 27
3.1 Влияние размера частиц угля на точность спектральных данных 27
3.1.1 Экспериментальные данные 27
3.1.2 Экспериментальные методы 29
3.1.3 Результаты и обсуждение 29
3.2 Исключение аномальных образцов на основе измерения расстояния 31
3.2.1. Исключение аномальной выборки на основе евклидова итерационного метода адаптации 32
3.2.2 Исключение аномальной выборки на основе итеративного метода адаптации Махаланобиса 36
3.2.3 Скрининг аномальных образцов на основе усовершенствованного метода перекрестной проверки с исключением одного исключения 40
3.3 Дискриминация выборки споров на основе оценки параллельно-квадратной регрессии 45
3.3.1 Теоретическая основа 45
3.3.2 Процесс дискриминации спорных образцов 47
3.3.3 Результаты и обсуждение 48
3.4 Сводка этой главы 51
Глава 4. Восстановление и шумоподавление спектральных данных угля 53
4.1 Часто используемые методы спектрального восстановления 53
4.1.1 Теоретическая основа 53
4.1.2 Результаты и обсуждение 55
4.2. Коррекция спектрального рассеяния на основе метода квазилинейных локальных взвешиваний 59
4.2.1 Теоретическая основа 59
4.2.2 Выбор квазилинейной кривой и локальной весовой функции 60
4.2.3 Результаты и обсуждение 62
4.3 Режим сглаживания спектральной оптимизации на основе метода штрафа за шероховатость 65
4.3.1 Теоретическая основа 65
4.3.2 Жесткий метод наказания 67
4.3.3 Исправление информации о конечной точке 68
4.3.4 Оптимизация параметров 69
4.3.5 Производная спектра D-порядка 69
4.3.6 Результаты и обсуждение 69
4.4 Краткое содержание этой главы 74
Глава 5. Отображение и сжатие спектральных данных угля 76
5.1 Прямой выбор длины волны на основе метода сортировки точек 76
5.1.1 Теоретическая основа 76
5.1.2 Метод ранжирования по баллам 77
5.1.3 Процесс скрининга точек характеристической спектральной длины волны 78
5.1.4 Результаты и обсуждение 79
5.2 Выбор спектральной области на основе метода оптимальной комбинации 86
5.2.1 Метод прямого выбора, основанный на сортировке спектральных областей 86
5.2.2 Выбор спектральной области на основе генетического алгоритма 86
5.2.3 Результаты и обсуждение 87
5.3 Извлечение спектральных признаков на основе анализа главных компонент ядра 94
5.3.1 Теоретическая основа 94
5.3.2 Результаты и обсуждение 95
5.4 Выделение спектральных признаков на основе преобразования локального многомерного масштаба 101
5.4.1 Преобразование многомерного масштабирования 101
5.4.2 Преобразование локального многомерного масштабирования 102
5.4.3 Результаты и обсуждение 103
5.5 Извлечение спектральных признаков на основе алгоритма локального линейного встраивания 104
5.5.1 Теоретическая основа 104
5.5.2 Результаты и обсуждение 105
5.6 Резюме этой главы 107
Глава 6 Модель количественного анализа спектроскопии ближнего инфракрасного диапазона качества угля 109
6.1 Модель количественного анализа на основе машины регрессии опорного вектора 109
6.1.1 Теоретическая основа 109
6.1.2 Оптимизация параметров модели 111
6.1.3 Результаты и обсуждение 113
6.2 Количественный анализ спектров качества угля в ближнем инфракрасном диапазоне на основе иерархического случайного леса 116
6.2.1 Принцип стратифицированной выборки 117
6.2.2 Иерархическая модель случайного леса, основанная на взаимной информации 118
6.2.3 Результаты и обсуждение 118
6.3 Модель количественного анализа на основе метода интегрированных нейронных сетей 121
6.3.1 Теоретическая основа 121
6.3.2 Интеграция нейронных сетей и оптимизация параметров 123
6.3.3 Результаты и обсуждение 125
6.4 Прогнозирование и коррекция набора выборок, подлежащего тестированию 131
6.4.1 Прогнозирование набора образцов, подлежащего тестированию 131
6.4.2 Корректировка набора образцов для испытаний 135
6.5 Сводка этой главы 137
Глава 7 Модель качественного анализа ближней инфракрасной спектроскопии качества угля 139
7.1 Модель качественного анализа на основе машины опорных векторов 139
7.1.1 Теоретическая основа 139
7.1.2 Результаты и обсуждение 140
7.2 Модель качественного анализа на основе обучения нейронной сети векторного квантования 141
7.2.1 Основная теория 141
7.2.2 Результаты
Предисловие
Глава 1 Введение 1
1.1. Изучите фон и значение 1
1.2 Регулярный анализ качества угля 2
1.2.1 Стандартный метод определения качества угля 2
1.2.2 Состояние исследований по анализу качества угля 6
1.3 Текущее состояние исследований по спектроскопии ближнего инфракрасного диапазона качества угля 7
1.3.1 Статус исследований технологии спектроскопии ближнего инфракрасного диапазона 7
1.3.2 Состояние исследований технологии спектроскопического анализа качества угля в ближнем инфракрасном диапазоне 8
Глава 2 Теория и технология спектроскопии ближнего инфракрасного диапазона. Анализ качества угля 10
2.1 Теоретические основы спектроскопии ближнего инфракрасного диапазона 10
2.1.1 Теория молекулярно-колебательной спектроскопии 10
2.1.2 Теоретические основы спектра передачи 12
2.1.3 Теоретические основы спектра диффузного отражения 13
2.2 Анализ качества угля спектроскопией ближнего инфракрасного диапазона 15
2.2.1 Теоретическая основа 15
2.2.2 Отбор и подготовка проб угля 16
2.2.3 Спектрометр ближнего инфракрасного диапазона 19
2.2.4 Базовая модель анализа 21
2.3 Краткое содержание этой главы 25
Глава 3 Оптимизация и коррекция спектральных данных угля 27
3.1 Влияние размера частиц угля на точность спектральных данных 27
3.1.1 Экспериментальные данные 27
3.1.2 Экспериментальные методы 29
3.1.3 Результаты и обсуждение 29
3.2 Исключение аномальных образцов на основе измерения расстояния 31
3.2.1. Исключение аномальной выборки на основе евклидова итерационного метода адаптации 32
3.2.2 Исключение аномальной выборки на основе итеративного метода адаптации Махаланобиса 36
3.2.3 Скрининг аномальных образцов на основе усовершенствованного метода перекрестной проверки с исключением одного исключения 40
3.3 Дискриминация выборки споров на основе оценки параллельно-квадратной регрессии 45
3.3.1 Теоретическая основа 45
3.3.2 Процесс дискриминации спорных образцов 47
3.3.3 Результаты и обсуждение 48
3.4 Сводка этой главы 51
Глава 4. Восстановление и шумоподавление спектральных данных угля 53
4.1 Часто используемые методы спектрального восстановления 53
4.1.1 Теоретическая основа 53
4.1.2 Результаты и обсуждение 55
4.2. Коррекция спектрального рассеяния на основе метода квазилинейных локальных взвешиваний 59
4.2.1 Теоретическая основа 59
4.2.2 Выбор квазилинейной кривой и локальной весовой функции 60
4.2.3 Результаты и обсуждение 62
4.3 Режим сглаживания спектральной оптимизации на основе метода штрафа за шероховатость 65
4.3.1 Теоретическая основа 65
4.3.2 Жесткий метод наказания 67
4.3.3 Исправление информации о конечной точке 68
4.3.4 Оптимизация параметров 69
4.3.5 Производная спектра D-порядка 69
4.3.6 Результаты и обсуждение 69
4.4 Краткое содержание этой главы 74
Глава 5. Отображение и сжатие спектральных данных угля 76
5.1 Прямой выбор длины волны на основе метода сортировки точек 76
5.1.1 Теоретическая основа 76
5.1.2 Метод ранжирования по баллам 77
5.1.3 Процесс скрининга точек характеристической спектральной длины волны 78
5.1.4 Результаты и обсуждение 79
5.2 Выбор спектральной области на основе метода оптимальной комбинации 86
5.2.1 Метод прямого выбора, основанный на сортировке спектральных областей 86
5.2.2 Выбор спектральной области на основе генетического алгоритма 86
5.2.3 Результаты и обсуждение 87
5.3 Извлечение спектральных признаков на основе анализа главных компонент ядра 94
5.3.1 Теоретическая основа 94
5.3.2 Результаты и обсуждение 95
5.4 Выделение спектральных признаков на основе преобразования локального многомерного масштаба 101
5.4.1 Преобразование многомерного масштабирования 101
5.4.2 Преобразование локального многомерного масштабирования 102
5.4.3 Результаты и обсуждение 103
5.5 Извлечение спектральных признаков на основе алгоритма локального линейного встраивания 104
5.5.1 Теоретическая основа 104
5.5.2 Результаты и обсуждение 105
5.6 Резюме этой главы 107
Глава 6 Модель количественного анализа спектроскопии ближнего инфракрасного диапазона качества угля 109
6.1 Модель количественного анализа на основе машины регрессии опорного вектора 109
6.1.1 Теоретическая основа 109
6.1.2 Оптимизация параметров модели 111
6.1.3 Результаты и обсуждение 113
6.2 Количественный анализ спектров качества угля в ближнем инфракрасном диапазоне на основе иерархического случайного леса 116
6.2.1 Принцип стратифицированной выборки 117
6.2.2 Иерархическая модель случайного леса, основанная на взаимной информации 118
6.2.3 Результаты и обсуждение 118
6.3 Модель количественного анализа на основе метода интегрированных нейронных сетей 121
6.3.1 Теоретическая основа 121
6.3.2 Интеграция нейронных сетей и оптимизация параметров 123
6.3.3 Результаты и обсуждение 125
6.4 Прогнозирование и коррекция набора выборок, подлежащего тестированию 131
6.4.1 Прогнозирование набора образцов, подлежащего тестированию 131
6.4.2 Корректировка набора образцов для испытаний 135
6.5 Сводка этой главы 137
Глава 7 Модель качественного анализа ближней инфракрасной спектроскопии качества угля 139
7.1 Модель качественного анализа на основе машины опорных векторов 139
7.1.1 Теоретическая основа 139
7.1.2 Результаты и обсуждение 140
7.2 Модель качественного анализа на основе обучения нейронной сети векторного квантования 141
7.2.1 Основная теория 141
7.2.2 Результаты
Введение
Чтобы в полной мере использовать угольные ресурсы, необходимо своевременно понимать изменяющиеся законы качества угля.Ограниченная методами измерения и соответствующими технологиями, традиционная технология анализа качества угля больше не может отвечать требованиям добычи, переработки и использования угля.Технология анализа качества угля в ближней инфракрасной области спектроскопии — это новый метод быстрого определения качества угля, который позволяет обеспечить быстрый онлайн-анализ всех элементов качества угля.Поскольку данная технология является косвенным методом анализа, точность результатов прогнозирования во многом зависит от данных и методов моделирования.В связи с этим, учитывая проблемы многих нестабильных факторов, высокой размерности и широкого диапазона изменений характеристик спектральных данных проб угля, в этой книге создается соответствующая структура системы анализа спектра в ближнем инфракрасном диапазоне, основанная на методах машинного обучения, и проводятся исследования по четырем ключевым вопросам, которые влияют на ее применение, в том числе: исследования по оптимизации модели, скрининговые исследования, исследования по обработке восстановления спектральных данных проб угля, исследования обработки сжатия спектральных данных проб угля, а также методы качественного и количественного спектрального анализа проб угля.Наконец, на основе этого была построена модель быстрого онлайн-анализа качества угля и проведены прикладные исследования.Результаты исследований, сформулированные в книге, и применение технологии спектроскопии ближнего инфракрасного диапазона для быстрого онлайн-анализа качества угля могут значительно повысить точность прогнозирования модели анализа качества угля спектроскопией ближнего инфракрасного диапазона, что имеет важное теоретическое значение и ценность практического применения.
Чтение в Интернете
СМИ обзор
