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基于神经网络的光纤荧光海藻测量理论及应用研究

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基于神经网络的光纤荧光海藻测量理论及应用研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
ABSTRACT第6-12 页
第1章 绪论第12-21 页
  · 引言第12-13 页
  · 海藻检测的方法第13-14 页
  · 荧光法海藻检测技术的国内外研究现状第14-16 页
  · 荧光法海藻检测技术的发展方向第16-20 页
    · 荧光光纤传感技术第16-18 页
    · 神经网络的应用于发展第18 页
    · 人工神经网络的发展与现状第18-20 页
  · 课题研究的目的和意义第20 页
  · 课题的主要研究内容第20-21 页
第2章 海藻荧光测量原理及荧光特性分析第21-36 页
  · 荧光测量原理第21-28 页
    · 荧光的产生机理第21-23 页
    · 荧光的激发光谱和发射光谱第23-24 页
    · 荧光强度和溶液浓度的关系第24-26 页
    · 影响荧光强度的因素第26-28 页
  · 海藻中的特征色素及海藻的荧光特性第28-35 页
    · 海藻中的特征色素第28-30 页
    · 海藻的吸收光谱特性第30-33 页
    · 海藻的激发光谱和荧光光谱特性第33-35 页
  · 本章小结第35-36 页
第3章 海藻荧光实验研究及测量系统总体方案第36-52 页
  · 活体小球藻的激发光谱和荧光光谱的实验研究第36-41 页
    · 实验分析第36-39 页
    · 其他海藻活体的激发光谱特性第39-40 页
    · 最佳激发波长和荧光检测波长的确定第40-41 页
  · 系统总体实施方案第41-42 页
    · 系统组成及工作原理第41-42 页
    · 系统特点第42 页
  · 荧光激发与光纤传输系统设计第42-47 页
    · 激发光源第42-45 页
    · 传输光纤第45-46 页
    · 光纤探头和光纤束的设计第46-47 页
  · 滤波片和滤光系统第47-49 页
    · 激发滤光片和荧光发射滤光片的选择第47 页
    · 滤光片盘的结构及驱动电路的设计第47-49 页
  · 光纤荧光测量系统中的光耦合第49-50 页
    · 光源与光纤的耦合第49-50 页
    · 光纤与光探测器的耦合第50 页
  · 本章小结第50-52 页
第4章 荧光信号检测及数据处理第52-67 页
  · 荧光信号检测系统设计第52-56 页
    · 光电二极管的特性及选择第52-54 页
    · 光电倍增管的特性及驱动电路的设计第54-56 页
  · 荧光信号检测电路的设计第56-62 页
    · 前置放大电路的设计第57-59 页
    · 微弱信号的时域平均技术第59-62 页
  · 数据处理软件设计第62-66 页
    · 数据采集系统第62-63 页
    · 软件设计第63-66 页
  · 本章小结第66-67 页
第5章 基于 BP 网络的单一海藻种类识别与浓度测量第67-85 页
  · BP 网络原理第67-75 页
    · BP 神经网络的基本结构第67-68 页
    · 标准 BP 学习算法第68-71 页
    · BP 网络算法第71-72 页
    · 网络参数选择第72-73 页
    · BP 神经网络算法的改进第73-75 页
  · 基于BP 网络的单一海藻种类识别和浓度测量实验第75-84 页
    · 样本数据的采集第76-77 页
    · 海藻种类识别实验第77-79 页
    · 海藻浓度定量测量实验第79-84 页
  · 本章小结第84-85 页
结论第85-86 页
参考文献第86-92 页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第92-93 页
致谢第93-94 页
作者简介第94页

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