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基于支持向量机的甲醛浓度软测量
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基于支持向量机的甲醛浓度软测量
论文目录
摘要
第1-5 页
Abstract
第5-9 页
引言
第9-11 页
1 研究背景及软测量技术概述
第11-21 页
· 工程背景
第11 页
· 甲醛生产过程概述
第11-14 页
· 软测量技术及建模方法研究现状
第14-17 页
· 基于传统方法的软测量模型
第15 页
· 基于回归分析的软测量模型
第15-16 页
· 基于智能方法的软测量模型
第16-17 页
· 软测量工程实现
第17-19 页
· 数据的预处理
第17-18 页
· 辅助变量的选择
第18-19 页
· 软测量模型的建立
第19 页
· 软测量模型的校正
第19 页
· 本文的主要工作
第19-21 页
2 统计学习理论
第21-28 页
· 统计学习理论中的一些基本概念
第21 页
· 统计学习理论的发展历史
第21-22 页
· 统计学习理论的基本内容
第22-28 页
· 机器学习的基本问题
第22-25 页
· 统计学习理论的核心内容
第25-28 页
3 支持向量机概述
第28-43 页
· 支持向量分类机
第28-32 页
· 支持向量回归机
第32-37 页
· ε-SVR算法思想
第32-34 页
· υ-SVR的引入
第34-35 页
· LS-SVR算法简介
第35-37 页
· 支持向量机的应用研究
第37-39 页
· 支持向量机在建模中的应用研究现状
第37-38 页
· 支持向量机在软侧量中的应用研究现状
第38-39 页
· 支持向量机在实际应用中的关键技术
第39-43 页
· 核函数的本质
第39 页
· 核函数的类型
第39-40 页
· 参数选取的常用方法
第40-43 页
4 基于二次规划的参数选取方法
第43-49 页
· 数据预处理及辅助变量的选择
第43-45 页
· 主元分析原理
第44-45 页
· 辅助变量的选择
第45 页
· 基于υ-SVR的甲醛生产过程模型的建立
第45-46 页
· 基于二次规划的参数选取方法的实现步骤
第46-49 页
5 甲醛浓度软测量的具体实现及仿真实验
第49-60 页
· 基于RBF神经网络的甲醛浓度软测量
第49-52 页
· RBF神经网络理论
第49-50 页
· RBF神经网络软测量建模
第50-52 页
· 基于υ-SVR的甲醛浓度软测量
第52-57 页
· 网格搜索法的υ-SVR模型软测量
第52-54 页
· 基于二次规划的υ-SVR模型软测量
第54-57 页
· 三种建模方法的比较
第57-58 页
· 基于二次规划参数选取法的υ-SVR模型校正
第58-60 页
结论
第60-62 页
参考文献
第62-64 页
附录A 部分甲醛生产设备及材质
第64-65 页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
第65-66 页
致谢
第66-67 页
本篇论文共
67
页,
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