+
Действующая цена700 499 руб.
Товаров:
На сумму:

Электронная библиотека диссертаций

Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 499 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО

Расширенный поиск

Исследование новых методов идентификации оптических спектров жидких смесей сложных соединений

  • Автор:

    Конюшенко, Игорь Олегович

  • Шифр специальности:

    01.04.05, 02.00.02

  • Научная степень:

    Кандидатская

  • Год защиты:

    2008

  • Место защиты:

    Санкт-Петербург

  • Количество страниц:

    124 с. : ил.

  • Стоимость:

    700 р.

    499 руб.

до окончания действия скидки
00
00
00
00
+
Наш сайт выгодно отличается тем что при покупке, кроме PDF версии Вы в подарок получаете работу преобразованную в WORD - документ и это предоставляет качественно другие возможности при работе с документом
Страницы оглавления работы

ОГ ДАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1 ОПТИЧЕСКИЙ ОБРАЗ КАК ОТРАЖЕНИЕ ИНДИВИДУАЛЬНЫХ
СВОЙСТВ ВЕЩЕСТВ И ИХ СМЕСЕЙ
1.1 Что такое оптический образ вещества или среды
1.2 Основные задачи спектроскопического исследования ЖССС и метод
распознавания образов
1.3 Основные требования к оптическому образу вещества и его надежность
1.4 Основные оптико-физические принципы формирования оптических образов ЖССС
1.4.1 Абсорбция
1.4.2 Нарушенное полное внутреннее отражение (ППВО)
1.4.3 Флуоресценция
ГЛАВА 2 ОСНОВНЫЕ МЕТОДЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ
СПЕКТРОВ И ИХ РАЗВИТИЕ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ПОСТАВЛЕННОЙ ЗАДАЧИ
2.1 Цели математической обработки оптических образов веществ и их смесей

2.2 Формализация спектроскопических данных
2.3 Основные методы математической обработки оптических образов.
Формулировка задачи анализа спектроскопической информации
2.4 Основы теории статистического распознавания образов и ее развитие
применительно к оптическим образам
2.4.1 Основные положения
2.4.2 Построение классификатора
2.4.3 Определение ошибки классификации
2.5 Методы снижения размерности
2.6 Метод главных компонент
2.7 Многоступенчатый метод главных компонент и распознавания образа
ГЛАВА 3 АБСОРБЦИОННЫЙ МЕТОД ФОРМИРОВАНИЯ ОПТИЧЕСКИХ
ОБРАЗОВ МОТОРНЫХ ТОПЛИВ И МАСЕЛ
ЗЛ Особенности классификации спектроскопических образов моторных топлив и масел
3.2 Моторные топлива
3.2.1 Формирование оптических образов моторных топлив
3.2.2 Статистический анализ спектральных распределений коэффициента пропускания моторных топлив
3.3 Машинные масла
3.3.1 Применение абсорбционного метода для формирования образов моторных масел
3.3.2 Статистический анализ спектральных распределений коэффициента пропускания моторных масел, исследование влияния экспериментального разброса измерений
ГЛАВА 4 ЛАЗЕРНО-ФЛУОРЕСЦЕНТНЫЙ МЕТОД ФОРМИРОВАНИЯ ОПТИЧЕСКИХ ОБРАЗОВ МОТОРНЫХ ТОПЛИВ И МАСЕЛ
4.1 Моторные топлива
4.1.1 Формирование оптических образов моторных топлив
4.2 Моторные масла, возможность использования временных характеристик флуоресценции для формирования образа
ГЛАВА 5. РЕФРАКТОМЕТРИЯ В ФОРМИРОВАНИИ ОБРАЗОВ ЖССС
5.1 Теоретические предпосылки к использованию рефрактометров для получения спектральных образов жидких смесей
5.2 _ Схема световодной рефрактометрии
5.3 Полихромная световодная рефрактометрия
5.4 Простейший случай полихромной световодной рефрактометрии -двухцветная рефрактометрия
ГЛАВА 6. ПРИМЕНЕНИЕ МОНОХРОМНОГО РЕФРАКТОМЕТРИЧЕСКОГО МЕТОДА ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ЖССС
6.1 Монохромная рефрактометрия как предельный случай полихромной
6.2 Использование монохромного рефрактометрического метода для получения образа слабопоглощающих веществ

6.3 Использование рефрактометрического метода для исследования
сильнопоглощающих веществ
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
БИБЛИОГРАФИЯ
СПИСОК РИСУНКОВ
СПИСОК ТАБЛИЦ

P(.a)1]X)>P{colX)-> X em2 (2)
Из теории вероятностей следует, что
р(Хсо)Р(со)
Тогда
Величину
р(Хй>, )Р(с') > р(Хт2)Р(т1) -»Хею, />(X|<5),)P(ffi>i) < р(Х|ю2)Р(о2) ->Хей2
,у).Лф1
Называют отношением правдоподобия. Величину
Р{ а>г)
Р(р>д
Называют пороговым значением отношения правдоподобия для данного решающего правила. Тогда утверждения можно записать в виде
Р{Щ)
Иногда эти соотношения удобнее применять в логарифмической форме Inр{Х| о)г)-Inр(Х|op) < In-““-“-rl’effl.
Inр(XI а>2) — ln(X| та,) > In —-» X e с»,
- - - - - ' р(°>г)
Записанные соотношения называют Байесовским критерием, этот критерий является основным соотношением теории распознавания образов. Для его вычисления необходимо знание условных плотностей вероятности р{Хтх) и
р(Ха>2).
Условные плотности вероятности для классов можно оценить методами многомерной статистики.
Для случая, когда класс формируется единственным известным веществом, наша гипотеза состоит в том, что образ неизвестного вещества и предварительно

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 0.269, запросов: 967