MATLAB近红外光谱分析技术
一、MATLAB编程基础与进阶(一)
1、MATLAB 安装、版本历史与编程环境
2、MATLAB 基础操作(矩阵操作、逻辑与流程控制、函数与脚本文件)
3、MATLAB文件读写(mat、txt、xls、csv、jpg、wav、avi等格式)二
二、MATLAB编程基础与进阶(二)
1、MATLAB基本绘图与高级绘图、图片导出与保存、生成SCI期刊要求的图片
2、MATLAB 调试技巧(为什么会给出各种各样的错误信息?常见的错误信息有哪些?如何正确面对错误信息?如何使用断点调试工具?应该去哪些网站寻找答案?)
三、BP神经网络及其在近红外光谱分析中的应用(一)
1、BP神经网络的基本原理(人工智能发展过程经历了哪些曲折?人工神经网络的分类有哪些?BP神经网络的拓扑结构和训练过程是怎样的?什么是梯度下降法?BP神经网络建模的本质是什么?)
2、案例演示:BP神经网络的 MATLAB 实现(近红外光谱回归拟合建模)
四、BP神经网络及其在近红外光谱分析中的应用(二)
1、怎样划分训练集和测试集?为什么需要归一化?归一化是必须的吗? BP神经网络的常用激活函数有哪些?如何使用?)
2、BP神经网络参数的优化(隐含层神经元个数、学习率、初始权值和阈值等如何设置?什么是交叉验证?)
3、值得研究的若干问题(欠拟合与过拟合、泛化性能评价指标的设计、样本不平衡问题等)
4、案例演示:BP神经网络的 MATLAB 实现(近红外光谱分类识别建模)
五、支持向量机(SVM)及其在近红外光谱分析中的应用
1、SVM的基本原理(什么是经验误差最小和结构误差最小?SVM的本质是解决什么问题?SVM的四种典型结构是什么?核函数的作用是什么?什么是支持向量?)
2、SVM扩展知识(如何解决多分类问题?SVM除了建模型之外,还可以帮助我们做哪些事情?SVM的启发:样本重要性的排序及样本筛选)
3、LibSVM工具箱的安装与使用
4、案例演示:SVM的MATLAB实现(近红外光谱回归拟合建模)
六、决策树与随机森林及其在近红外光谱分析中的应用
1、决策树的基本原理(微软小冰读心术的启示;什么是信息熵和信息增益?ID3算法和C4.5算法的区别与联系)
2、决策树的启发:变量重要性的排序及变量筛选
3、随机森林的基本原理与集成学习框架(为什么需要随机森林算法?广义与狭义意义下的“随机森林”分别指的是什么?“随机”提现在哪些地方?随机森林的本质是什么?)
4、案例演示:决策树与随机森林的MATLAB实现(近红外光谱回归拟合建模)
七、遗传算法及其在近红外光谱分析中的应用
1、群优化算法的前世今生
2、遗传算法(Genetic Algorithm)的基本原理
3、案例演示:基于二进制遗传算法的近红外光谱波长筛选
八、变量降维算法及其在近红外光谱分析中的应用
1、主成分分析(PCA)、偏最小二乘(PLS)的基本原理(PCA与PLS的区别与联系;PCA除了降维之外,还可以帮助我们做什么?)
2、近红外光谱波长选择方法拓展(Filter和Wrapper;前向与后向选择法;区间法;无信息变量消除法等)
3、案例演示:PCA/PLS近红外光谱降维MATLAB实现
九、卷积神经网络及其在近红外光谱分析中的应用
1、深度学习与传统机器学习的区别与联系(神经网络的隐含层数越多越好吗?深度学习与传统机器学习的本质区别是什么?)
2、卷积神经网络的基本原理(什么是卷积核?CNN的典型拓扑结构是怎样的?CNN的权值共享机制是什么?CNN提取的特征是怎样的?)
3、卷积神经网络参数调试技巧
4、案例演示:一维卷积神经网络的MATLAB实现(基于卷积神经网络的近红外光谱建模)
阅读全文点击:《MATLAB近红外光谱分析技术》
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