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基于LS-SVM的软测量建模方法研究
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基于LS-SVM的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
　　· 国内外研究现状第8-13 页
　　　　· 软测量建模方法研究现状第8-11 页
　　　　· 稀土萃取分离过程组分含量在线测量研究现状第11-13 页
　　· 本文研究的内容与结构安排第13-15 页
　　　　· 主要研究内容第13 页
　　　　· 结构安排第13-15 页
2 用于回归的LS-SVM及仿真研究第15-26 页
　　· 统计学习理论第15-18 页
　　· 支持向量机第18-20 页
　　　　· 支持向量原理第18 页
　　　　· 支持向量机回归算法第18-20 页
　　　　· 非线性SVR和核函数第20 页
　　· 最小二乘支持向量机第20-22 页
　　　　· LS-SVM基本原理第20-22 页
　　　　· LS-SVM的稀疏化第22 页
　　· 仿真研究第22-25 页
　　　　· 基于LS-SVM的回归建模步骤第22-23 页
　　　　· 仿真实例第23-25 页
　　· 本章小结第25-26 页
3 基于LS-SVM的软测量建模第26-33 页
　　· 稀土萃取分离过程描述第26-28 页
　　· 基于LS-SVM的组分含量软测量第28-32 页
　　　　· 基于LS-SVM的组分含量软测量方法的提出第28-29 页
　　　　· 辅助变量的选取第29 页
　　　　· 样本数据的前期处理第29-31 页
　　　　· 模型的建立第31-32 页
　　· 本章小结第32-33 页
4 基于改进的LS-SVM软测量建模方法第33-49 页
　　· LS-SVM的改进第33-34 页
　　· 基于改进的LS-SVM软测量第34-38 页
　　　　· 核函数的选取第34 页
　　　　· LS-SVM模型参数的选取第34-36 页
　　　　· 基于改进的LS-SVM软测量建模步骤第36-38 页
　　· 组分含量软测量仿真研究第38-47 页
　　　　· 网格法选取LS-SVM参数建立模型第38-41 页
　　　　· 软测量结果分析第41-47 页
　　· 本章小结第47-49 页
5 基于QPSO-LS-SVM的软测量建模方法第49-61 页
　　· 量子粒子群算法第49-52 页
　　　　· 粒子群算法第49-51 页
　　　　· 量子粒子群算法第51-52 页
　　· 基于QPSO-LS-SVM的软测量第52-55 页
　　　　· 基于QPSO的模型参数选取第52-54 页
　　　　· 基于QPSO-LS-SVM的软测量建模步骤第54-55 页
　　　　· 算法性能测试第55 页
　　· 组分含量软测量仿真研究第55-60 页
　　　　· QPSO-LS-SVM软测量建模及结果分析第55-59 页
　　　　· 软测量建模方法比较第59-60 页
　　· 本章小结第60-61 页
6 总结与展望第61-63 页
　　· 研究工作总结第61 页
　　· 工作展望第61-63 页
致谢第63-64 页
参考文献第64-69 页
附录第69-73 页
　　附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文第69-70 页
　　附录B 论文中样本数据第70-73 页

本篇论文共73页，点击这进入下载页面。
 
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