基于三波长荧光光谱的浮游藻测量方法研究
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基于三波长荧光光谱的浮游藻测量方法研究
论文目录
摘要
第1-7页
Abstract
第7-14页
第一章 绪论
第14-20页
1.1 研究背景
第14-15页
1.1.1 水体富营养化的现状与危害
第14页
1.1.2 浮游藻门类识别与浓度测量在富营养化监测中的意义
第14-15页
1.2 国内外研究现状
第15-18页
1.2.1 浮游藻门类识别和浓度测量方法介绍
第15-16页
1.2.2 基于藻类荧光的浮游植物门类识别进展
第16-17页
1.2.3 基于藻类荧光的浮游藻浓度测量研究进展
第17-18页
1.3 本文研究的目的与意义
第18-19页
1.4 本章小结
第19-20页
第二章 藻类荧光测量机理
第20-32页
2.1 引言
第20页
2.2 荧光测量原理
第20-30页
2.2.1 荧光产生机理
第20-22页
2.2.2 荧光发射光谱与荧光激发光谱
第22-23页
2.2.3 浮游植物的光合色素特征
第23-25页
2.2.4 浮游植物光合色素的吸收光谱特性
第25-26页
2.2.5 荧光强度与藻类浓度的关系
第26-29页
2.2.6 影响荧光强度的几个因素
第29-30页
2.3 本章小结
第30-32页
第三章 藻类实验与数据预处理
第32-50页
3.1 引言
第32页
3.2 实验样本与实验方法
第32-34页
3.3 纯种藻光谱数据预处理
第34-38页
3.3.1 光谱数据归一化
第34-37页
3.3.2 主成分分析PCA
第37-38页
3.4 利用梯度提升决策树GBDT对激发光波长进行筛选
第38-48页
3.4.1 梯度提升树原理介绍
第38-43页
3.4.2 利用梯度提升树筛选激发波长
第43-48页
3.5 本章小结
第48-50页
第四章 基于三波长的藻类识别与浓度测量研究
第50-78页
4.1 引言
第50页
4.2 基于三波长的藻类识别方法
第50-69页
4.2.1 支持向量机算法原理
第50-52页
4.2.2 无效数据处理
第52-55页
4.2.3 藻类识别模型建立
第55-62页
4.2.4 藻类识别模型验证
第62-68页
4.2.5 支持向量机与梯度提升树对比
第68-69页
4.3 基于三波长的藻类浓度测量研究
第69-75页
4.3.1 浓度预测评价指标
第71页
4.3.2 荧光强度与浓度的线性关系证明
第71-72页
4.3.3 绿藻浓度预测
第72-74页
4.3.4 硅藻浓度预测
第74-75页
4.4 藻类水华预警
第75-76页
4.5 本章小结
第76-78页
第五章 荧光测量装置方案设计
第78-86页
5.1 引言
第78页
5.2 装置的整体设计方案
第78-79页
5.2.1 装置设计目标和设计要求
第78页
5.2.2 装置硬件组成
第78-79页
5.3 装置各部件的设计与选型
第79-85页
5.3.1 激发光源模块
第79-80页
5.3.2 光路结构设计
第80-81页
5.3.3 荧光检测探头模块
第81-82页
5.3.4 光路结构外壳设计
第82-85页
5.4 本章小结
第85-86页
第六章 总结与展望
第86-88页
6.1 工作总结
第86-87页
6.2 展望
第87-88页
参考文献
第88-92页
致谢
第92-94页
攻读学位期间的学术成果与科研项目
第94页
攻读硕士学位期间学术成果
第94页
攻读硕士学位期间参与的项目
第94页
本篇论文共
94
页,
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