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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,点击这进入下载页面
 
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