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基于SVR的铝电解槽极距软测量模型的研究
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基于SVR的铝电解槽极距软测量模型的研究
论文目录
摘要
第1-5 页
ABSTRACT
第5-7 页
目录
第7-9 页
第一章 绪论
第9-17 页
· 课题背景及研究意义
第9 页
· 铝电解槽设计技术的国内外研究现状
第9-11 页
· 软测量技术原理及应用现状
第11-15 页
· 软测量技术原理
第11-13 页
· 软测量技术研究及应用现状
第13-15 页
· 极距检测技术的研究现状
第15-16 页
· 论文主要研究内容及章节安排
第16-17 页
第二章 铝电解生产特点及极距影响因素分析
第17-25 页
· 铝电解生产特点
第17-20 页
· 铝电解原理
第17-18 页
· 铝电解节能方向
第18-20 页
· 极距影响因素分析
第20-24 页
· 本章小结
第24-25 页
第三章 统计学习理论及支持向量机
第25-36 页
· 统计学习理论概述
第25-28 页
· 学习问题模型
第25-26 页
· 学习过程的一致性
第26-27 页
· 学习工程推广能力的理论基础
第27-28 页
· 支持向量机概述
第28-35 页
· 支持向量机基本原理简介
第28-34 页
· 支持向量机算法的发展
第34-35 页
· 本章小结
第35-36 页
第四章 铝电解槽极距软测量建模
第36-59 页
· 铝电解槽极距软测量模型的提出
第36-41 页
· 软测量模型描述
第37 页
· 铝电解槽极距软测量的基本框架
第37-41 页
· 支持向量机的铝电解槽极距软测量模型的建立
第41-53 页
· 极距软测量模型基本结构
第41-42 页
· 铝电解槽极距软测量模型建模和仿真
第42-52 页
· 基于的ε-SVR极距软测量建模及实验结果
第52-53 页
· 基于支持向量回归改进算法的极距建模
第53-58 页
· 遗传算法
第53-54 页
· 自适应遗传算法
第54-55 页
· 遗传算法对支持向量回归参数优化
第55-57 页
· 参数优化后的实验结果
第57-58 页
· 本章小结
第58-59 页
第五章 总结与展望
第59-61 页
· 工作总结
第59 页
· 研究展望
第59-61 页
参考文献
第61-65 页
致谢
第65-66 页
攻读硕士学位期间主要的研究成果
第66 页
本篇论文共
66
页,
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。
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