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偏最小二乘回归理论的研究及软测量应用
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偏最小二乘回归理论的研究及软测量应用
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10-19 页
　　· 工程背景第10-13 页
　　　　· 精馏工艺流程概述第10-11 页
　　　　· 航空煤油的干点第11-12 页
　　　　· 数据的采集第12-13 页
　　· 软测量思想第13-14 页
　　· 软测量建模方法第14-16 页
　　　　· 基于传统方法的软测量模型第14 页
　　　　· 基于回归分析的软测量模型第14-15 页
　　　　· 基于智能方法的软测量模型第15-16 页
　　· 软测量工程实现第16-19 页
　　　　· 辅助变量的选择第16-17 页
　　　　· 数据的预处理第17-18 页
　　　　· 软测量模型的建立第18 页
　　　　· 软测量模型的校正第18-19 页
2 偏最小二乘回归和样条函数理论第19-26 页
　　· 偏最小二乘回归理论第19-22 页
　　　　· 基本原理第19 页
　　　　· 计算方法第19-21 页
　　　　· 成分数的选取第21-22 页
　　· 样条函数理论第22-26 页
　　　　· 样条函数第22-23 页
　　　　· B样条函数第23-26 页
3 基于样条变换的非线性偏最小二乘回归研究第26-35 页
　　· 基于样条变换的非线性偏最小二乘回归理论第26-28 页
　　　　· 基本原理第26-27 页
　　　　· 计算方法第27-28 页
　　· 仿真研究第28-32 页
　　　　· 精度分析第28-29 页
　　　　· 噪声点的识别第29-31 页
　　　　· 工程仿真第31-32 页
　　· 分段数和成分数的选取第32-35 页
　　　　· 分段数的选取原则第32-33 页
　　　　· 成分数的选取原则第33-35 页
4 辅助变量的选择第35-41 页
　　· 主元分析辅助变量选择方法第35-37 页
　　　　· 主元分析原理第35-36 页
　　　　· 辅助变量选择方法第36-37 页
　　· 偏最小二乘回归辅助变量选择方法第37 页
　　· 航煤干点辅助变量的选择第37-41 页
　　　　· 主元分析方法选择辅助变量第38-39 页
　　　　· 偏最小二乘回归方法选择辅助变量第39-41 页
5 航煤干点的软测量实现第41-58 页
　　· 数据的预处理第41-42 页
　　· 软测量模型的建立第42-56 页
　　　　· 基于样条变换的非线性偏最小二乘回归建模第42-47 页
　　　　· RBF神经网络建模第47-51 页
　　　　· 最小二乘支持向量机建模第51-56 页
　　　　· 三种建模方法的比较第56 页
　　· 软测量模型的校正第56-58 页
结论第58-60 页
参考文献第60-62 页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第62-63 页
致谢第63-64 页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。
 
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