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基于支持向量机的铝粉细粉率软测量
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基于支持向量机的铝粉细粉率软测量
论文目录
 
摘要第1-5 页
Abstract第5-8 页
引言第8-10 页
1 工程背景及软测量技术概述第10-16 页
　　· 工程背景第10 页
　　· 软测量技术研究现状第10-13 页
　　　　· 基于传统方法软测量模型第11-12 页
　　　　· 基于回归分析软测量模型第12 页
　　　　· 基于智能方法软测量模型第12-13 页
　　· 软测量建模步骤分析第13-16 页
　　　　· 数据预处理第13-14 页
　　　　· 辅助变量分析第14 页
　　　　· 软测量模型的建立第14 页
　　　　· 软测量模型在线的校正第14-16 页
2 铝粉氮气雾化生产工艺过程研究第16-24 页
　　· 铝粉氮气雾化生产流程分析第16-19 页
　　· 铝粉细粉率影响因素分析第19-24 页
　　　　· 雾化生产过程分析第19-21 页
　　　　· 雾化物理模型分析第21-24 页
3 支持向量机技术概述第24-36 页
　　· 统计学习理论概述第24-27 页
　　　　· 机器学习基本问题第24-25 页
　　　　· 统计学习理论的核心问题第25-27 页
　　· 支持向量机技术第27-34 页
　　　　· 支持向量分类机第27-30 页
　　　　· 支持向量回归机第30-34 页
　　· 支持向量机应用现状第34-36 页
4 支持向量机应用技术研究第36-45 页
　　· 支持向量机算法研究第36-37 页
　　　　· 块算法第36-37 页
　　　　· 序列最小优化算法第37 页
　　· 核函数选取分析第37-41 页
　　　　· 核函数的本质第37-38 页
　　　　· 核函数分类第38-39 页
　　　　· 高斯核函数参数性质第39-41 页
　　· 参数选取方法研究第41-45 页
　　　　· 交叉验证法第41 页
　　　　· 双线形搜索法第41-42 页
　　　　· 网格搜索法第42 页
　　　　· 双线形网格搜索法研究第42-45 页
5 铝粉细粉率软测量建模及仿真第45-54 页
　　· 基于支持向量机软测量第45-48 页
　　　　· 数据处理第45-46 页
　　　　· 回归机类型选择第46-47 页
　　　　· 核函数选取第47 页
　　　　· 双线形网格搜索法建模第47-48 页
　　· 基于RBF神经网络软测量第48-50 页
　　　　· RBF神经网络理论第48-49 页
　　　　· RBF神经网络软测量建模第49-50 页
　　· 两种建模方法比较第50-51 页
　　· 工程实际应用第51-54 页
结论第54-55 页
参考文献第55-58 页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第58-59 页
致谢第59-60 页

本篇论文共60页，点击这进入下载页面。
 
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