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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,点击这进入下载页面
 
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