本书围绕近红外光谱技术原理及其在煤质智能分析中的应用，系统阐述了光谱数据预处理、定性与定量建模方法、创新算法和工程实践，通过融合人工智能、煤化工和化学计量学技术，构建了先进的光谱分析框架，显著提升了煤质分析的精度和可靠性。本书提出的基于宽度学习和深度学习的算法，有效解决了高维非线性建模难题，为煤炭工业提供了技术支撑。 本书适用于从事人工智能、自动化、电子信息、煤化工等学科研究的本科生、研究生及相关领域研究人员，亦可作为科研工作者及工程技术人员的重要参考资料。

第一篇 引 言
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 研究现状
1.3 框架安排
参考文献
第二篇 基础理论
第1章 近红外基础理论
1.1 光学基础
1.2 近红外光谱产生机理
1.3 漫反射吸收机理
1.4 煤炭的近红外光谱
1.5 本章小结
参考文献
第2章 数据预处理方法
2.1 异常数据剔除方法
2.2 数据恢复方法
2.3 特征工程方法
2.4 本章小结
参考文献
第3章 建模方法
3.1 基于传统机器学习方法的回归模型
3.2 基于传统机器学习方法的分类模型
3.3 深度学习方法
3.4 宽度学习方法
3.5 优化算法
3.6 模型评价指标
3.7 本章小结
参考文献
第三篇 应用与创新
第1章 基于近红外光谱技术的煤产地鉴别
1.1 实验数据
1.2 数据处理
1.3 建模方法与创新
1.4 本章小结
参考文献
第2章 基于近红外光谱技术的煤矸石分选
2.1 实验数据
2.2 数据处理
2.3 建模方法与创新
2.4 本章小结
参考文献
第3章 基于集成神经网络的煤质定量分析
3.1 实验数据
3.2 数据处理
3.3 建模方法与创新
3.4 本章小结
参考文献
第4章 基于多任务深度学习的煤质定量分析
4.1 实验数据
4.2 数据处理
4.3 建模方法与创新
4.4 本章小结
参考文献
第四篇 编程与实践
第1章 软件开发与部署
1.1 Python介绍与安装
1.2 PyQt介绍与安装
1.3 PyQt常用控件
1.4 部署界面开发
1.5 本章小结
参考文献
第2章 煤矸石分选
2.1 数据准备
2.2 数据预处理
2.3 模型构建与训练
2.4 模型测试及部署
2.5 本章小结
参考文献
第3章 煤质分析
3.1 数据准备
3.2 数据预处理
3.3 模型构建与训练
3.4 模型测试及部署
3.5 本章小结
参考文献