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基于支持向量机的气体传感阵列模式识别方法研究

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基于支持向量机的气体传感阵列模式识别方法研究
论文目录
 
中文摘要第1-4页
英文摘要第4-8页
1 绪论第8-15页
  · 气体传感阵列模式识别方法研究的意义第8-9页
  · 气体传感阵列模式识别国内外研究现状第9-11页
    · 变压器油中溶解气体在线监测第9页
    · 可燃性及污染性气体的监测第9-10页
    · 食品质量检验第10页
    · 生物医学诊断第10-11页
    · 其他应用第11页
  · 气体传感阵列常用模式识别方法第11-13页
    · 多元统计方法第11-12页
    · 非统计方法第12页
    · 其它方法第12-13页
  · 本文的主要研究内容第13-14页
  · 小结第14-15页
2 气体传感阵列在变压器油中多组分气体在线监测中的应用第15-24页
  · 基于气体传感阵列的变压器油中多组分气体在线监测技术第15-16页
  · 气体传感器阵列及主要技术指标第16-19页
    · 气体传感器阵列的组成第16-18页
    · 气体传感器的主要技术指标第18-19页
  · 气体传感器特性实验研究第19-23页
    · 气体传感器的响应曲线第19-21页
    · 重复性实验第21-22页
    · 选择性实验第22-23页
  · 小结第23-24页
3 支持向量机及其在模式识别中的应用第24-33页
  · 统计学习理论第24-25页
  · 支持向量机第25-29页
    · 支持向量分类机第25-28页
    · 支持向量回归机第28-29页
  · 核函数及SVM 参数第29-31页
    · 核函数第29-30页
    · SVM 参数第30-31页
  · 支持向量机在模式识别中的应用第31-32页
  · 小结第32-33页
4 基于支持向量回归机的气体传感阵列识别方法第33-52页
  · 概述第33页
  · 数据处理第33-38页
    · 混合气体的配置第33-34页
    · 样本数据的选取第34-37页
    · 样本数据的归一化处理第37-38页
  · 基于标准支持向量回归机的气体传感阵列识别方法第38-46页
    · 支持向量回归机的参数选择第38-42页
    · 基于标准支持向量回归机的气体传感阵列模式识别第42-46页
  · 基于免疫支持向量回归机的气体传感阵列模式识别第46-50页
    · 免疫算法简介第46页
    · 免疫算法优化SVM 参数流程第46-48页
    · 免疫支持向量回归机应用于气体传感阵列模式识别流程第48页
    · 免疫支持向量回归模型对测试样本的模式识别分析第48-50页
  · 小结第50-52页
5 基于免疫加权支持向量回归机的气体传感阵列识别方法第52-63页
  · 对标准支持向量回归机的改进第52-54页
    · 加权支持向量回归机(WSVR)第52-53页
    · 加权系数的特性第53-54页
    · 基于加权系数寻优的回归型加权支持向量机第54页
  · 基于免疫加权支持向量回归机的气体传感阵列模式识别第54-62页
    · 样本数据的选取及归一化预处理第55-57页
    · 线性插值和非线性插值加权系数的确定第57-58页
    · 基于免疫WSVR 的气体传感阵列模式识别第58-62页
  · 小结第62-63页
6 结论及展望第63-65页
  · 结论第63页
  · 展望第63-65页
致谢第65-66页
参考文献第66-69页
附 录第69页
  A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录:第69页
  B. 作者在攻读学位期间参加的科研项目:第69页

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