MATLAB近红外光谱分析技术及实践技术应用

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: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

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

2、案例: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

3、值得研究的若干问题

4、案例: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

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: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: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: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: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: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)

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