一种改进的约简支持向量机及其在锌净化过程软测量中的应用

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一种改进的约简支持向量机及其在锌净化过程软测量中的应用

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一种改进的约简支持向量机及其在锌净化过程软测量中的应用

论文目录
摘要	第1-5 页
ABSTRACT	第5-9 页
第一章绪论	第9-16 页
· 研究背景及意义	第9-10 页
· 国内外的研究现状	第10-13 页
· 支持向量机的工业应用现状	第13-14 页
· 本文的主要内容和结构	第14-16 页
第二章统计学习理论和支持向量机	第16-25 页
· 机器学习理论	第16-17 页
· 学习问题的表示	第16-17 页
· 经验风险最小化原则	第17 页
· 统计学习理论	第17-21 页
· VC维	第18-19 页
· 推广性的界	第19-20 页
· 结构风险最小化原则	第20-21 页
· 支持向量机理论	第21-24 页
· 最优分类超平面	第21-23 页
· 核函数	第23-24 页
· 支持向量机的参数	第24 页
· 本章小结	第24-25 页
第三章改进的SVM约简算法	第25-43 页
· 引言	第25 页
· 支持向量机约简算法概述	第25-27 页
· 两步筛选支持向量算法	第27-37 页
· 样本空间的划分	第27-28 页
· 计算样本块的密度	第28-29 页
· 样本块的提取	第29-32 页
· 确定边界样本	第32-34 页
· 相对边界距离提取支持向量	第34-37 页
· 两步筛选支持向量(2s-PSV)算法分析	第37-42 页
· 2s-PSV算法复杂度分析	第37-40 页
· 2s-PSV算法性能测试及结果分析	第40-42 页
· 本章小结	第42-43 页
第四章基于2s-PSV算法的支持向量机	第43-54 页
· 引言	第43 页
· IS-SVM核函数构造	第43-48 页
· 核函数的基本性质	第43-44 页
· 全局核函数和局部核函数	第44-46 页
· 常见核函数的构造方法	第46-47 页
· 高斯-线性核函数	第47-48 页
· IS-SVM核参数选择方法	第48-50 页
· 常见的SVM参数选择方法	第48-49 页
· 高斯-线性函数中参数的选择方法	第49-50 页
· 基于2s-PSV算法的IS-SVM	第50-53 页
· IS-SVM算法步骤	第50-51 页
· IS-SVM算法仿真试验	第51-53 页
· 本章小结	第53-54 页
第五章 IS-SVM在锌冶炼净化过程浓度软测量中的应用	第54-66 页
· 引言	第54 页
· 锌湿法冶炼工艺	第54-57 页
· 三段逆锑盐工艺简介	第54-56 页
· 净化过程的影响因素	第56-57 页
· 基于IS-SVM的锌冶炼净化过程镉离子浓度软测量模型	第57-61 页
· 现场工业现状分析	第57-58 页
· 数据采集及预处理	第58-59 页
· 软测量建模	第59-61 页
· 模型仿真研究及结果分析	第61-65 页
· 本章小结	第65-66 页
第六章总结与展望	第66-68 页
· 工作总结	第66 页
· 工作展望	第66-68 页
参考文献	第68-73 页
致谢	第73-74 页
攻读硕士学位期间主要的研究成果	第74 页

本篇论文共74页，点击这进入下载页面。

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