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基于LS-SVM的工业过程软测量建模方法研究

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基于LS-SVM的工业过程软测量建模方法研究
论文目录
 
摘要第1-4 页
Abstract第4-7 页
1 绪论第7-15 页
  · 课题的研究背景和意义第7-8 页
  · 软测量技术介绍第8-11 页
    · 软测量技术基本原理第8-10 页
    · 软测量建模方法第10-11 页
  · 发酵工业介绍第11-13 页
    · 发酵工业研究现状第12 页
    · 发酵过程控制的相关问题第12-13 页
  · 论文主要工作及结构安排第13-15 页
2 回归型LS-SVM性能分析第15-25 页
  · 统计学习理论第15-18 页
    · VC维第16 页
    · 推广性的界第16-17 页
    · 结构风险最小化第17-18 页
  · 支持向量机第18-23 页
    · 支持向量回归机第18-20 页
    · 最小二乘支持向量机第20-23 页
  · 仿真实例第23-24 页
  · 本章小结第24-25 页
3 生物发酵过程的软测量建模第25-35 页
  · 酵母流发酵系统第25-27 页
    · 酵母发酵过程概述第25-27 页
  · 发酵过程模型建立第27-31 页
    · 模型选择第27 页
    · 变量选择第27-29 页
    · 前期数据处理第29-30 页
    · 模型的建立第30-31 页
  · 仿真实验第31-34 页
  · 本章小结第34-35 页
4 W-LSSVM软测量模型在发酵过程中的应用第35-47 页
  · 小波变换的基本理论第35-39 页
    · 小波基函数第35-36 页
    · 连续小波变换第36 页
    · 离散小波变换第36-37 页
    · 多分辨率分析第37-38 页
    · Mallat算法第38-39 页
  · 小波变换用于发酵过程软测量建模第39-46 页
    · 小波变换的基本思想第39-40 页
    · 基于W-LSSVM的发酵过程软测量建模第40-42 页
    · 仿真实验第42-44 页
    · 软测量建模方法对比第44-46 页
  · 本章小结第46-47 页
5 模型中的参数优化问题第47-59 页
  · 参数对模型测试能力的影响第47-49 页
  · 参数的优化选择方法第49-55 页
    · 基于遗传算法的LS-SVM模型第49-53 页
    · 遗传算法的改进第53-55 页
    · 算法性能测试第55 页
  · 基于改进GA的发酵过程W-LSSVM软测量模型第55-58 页
    · 仿真实验第56-58 页
  · 本章小结第58-59 页
6 总结与展望第59-61 页
  · 研究工作总结第59 页
  · 工作展望第59-61 页
致谢第61-62 页
参考文献第62-66 页
附录第66-68 页

本篇论文共68页,点击这进入下载页面
 
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