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基于粒子蜂群算法优化的多支持向量机软测量建模方法研究
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基于粒子蜂群算法优化的多支持向量机软测量建模方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-20页
　　· 论文研究背景及意义第9-10页
　　· 软测量技术基本原理及建模方法综述第10-15页
　　　　· 软测量技术基本原理第10-12页
　　　　· 人工神经网络在软测量建模中的应用第12-13页
　　　　· 支持向量机在软测量建模中的应用第13-15页
　　· 软测量技术应用现状及所面临的主要问题第15-17页
　　　　· 软测量技术应用现状第15-16页
　　　　· 软测量技术所面临的主要问题第16-17页
　　· 铝带坯晶粒度软测量建模的研究现状第17-18页
　　· 论文主要研究内容与章节安排第18-20页
第二章 基于聚类的多支持向量机软测量建模方法研究第20-42页
　　· 数据预处理技术第20-23页
　　　　· 误差处理第20-22页
　　　　· 数据变换第22-23页
　　· 基于减法聚类改进的模糊C-均值聚类算法研究第23-32页
　　　　· 模糊C-均值聚类算法第23-25页
　　　　· 基于减法聚类改进的模糊C-均值聚类算法第25-27页
　　　　· 算法仿真研究及结果分析第27-32页
　　· 多支持向量机软测量建模方法研究第32-41页
　　　　· 支持向量机回归基本原理第32-37页
　　　　· 多模型软测量建模基本方法分析第37-40页
　　　　· 基于模糊聚类的多支持向量机软测量建模第40-41页
　　· 本章小结第41-42页
第三章 粒子蜂群算法研究及其在支持向量机参数优化中的应用第42-61页
　　· 智能优化算法概述第42-44页
　　　　· 进化优化算法第42-43页
　　　　· 群智能优化算法第43-44页
　　· 粒子群算法与人工蜂群算法第44-52页
　　　　· 粒子群算法基本原理第44-47页
　　　　· 人工蜂群算法基本原理第47-52页
　　· 一种新型的粒子蜂群算法及其性能测试第52-60页
　　　　· 粒子蜂群算法基本原理第53-54页
　　　　· 算法性能测试及结果分析第54-60页
　　· 粒子蜂群算法在支持向量机参数优化中的应用第60页
　　· 本章小结第60-61页
第四章 铝带坯晶粒度多支持向量机软测量建模及仿真研究第61-71页
　　· 铝电磁铸轧工艺概述及影响带坯晶粒度的因素第61-63页
　　　　· 铝电磁铸轧工艺概述第61-63页
　　　　· 影响铝带坯晶粒度的因素第63页
　　· 铝带坯晶粒度多支持向量机软测量建模第63-64页
　　· 模型仿真研究及结果分析第64-70页
　　· 本章小结第70-71页
第五章 总结与展望第71-73页
　　· 总结第71-72页
　　· 展望第72-73页
参考文献第73-78页
致谢第78-79页
攻读硕士学位期间主要的研究成果第79 页

本篇论文共79页，点击这进入下载页面。
 
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