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多模型融合建模方法研究及其在软测量中的应用

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多模型融合建模方法研究及其在软测量中的应用
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-15页
  · 课题背景及意义第11页
  · 多模型融合建模方法的研究第11-13页
  · 全文结构第13-15页
第二章 软测量建模方法及其在化工过程中的应用第15-25页
  · 引言第15页
  · 软测量技术第15-18页
  · 软测量建模方法第18-24页
    · 机理建模第18-19页
    · 数据驱动建模第19-23页
    · 混合建模第23-24页
  · 小结第24-25页
第三章 基于核主元分析的组合神经网络模型第25-44页
  · 引言第25页
  · 核主元分析第25-29页
    · 核函数第25-27页
    · 主元分析第27-28页
    · 实施步骤第28-29页
  · 组合预测第29-36页
    · 组合预测分类第30-32页
    · 组合系数确定第32-33页
    · 最优线性组合预测模型第33-36页
  · 基于KPCA-SNNs的建模方法第36-43页
    · BP神经网络第36-39页
    · SNNs模型组合系数第39-42页
    · KPCA-SNNs实施步骤第42-43页
  · 小结第43-44页
第四章 聚丙烯熔融指数软测量第44-67页
  · 引言第44页
  · 聚丙烯生产工艺第44-49页
    · 聚丙烯工艺分类第44-47页
    · Spheripol工艺第47-49页
  · 聚丙烯熔融指数软测量模型第49-66页
    · 辅助变量选取第50页
    · 数据采集与预处理第50-53页
    · 模型参数选择第53-54页
    · 模型性能比较第54-64页
    · 聚合过程特性再分析第64-66页
  · 小结第66-67页
第五章 总结与展望第67-70页
  · 全文总结第67-68页
  · 研究展望第68-70页
参考文献第70-74页
致谢第74-75页
攻读学位期间发表的学术论文目录第75页

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