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基于最小二乘回归的水松纸透气度软测量方法研究

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基于最小二乘回归的水松纸透气度软测量方法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-12页
第一章 绪论第12-22页
  · 研究背景及意义第12页
  · 水松纸第12-13页
    · 水松纸简介第12-13页
    · 水松纸打孔方式第13页
  · 打孔水松纸透气度检测技术的发展与研究现状第13-16页
    · 离线检测技术第14-15页
    · 在线检测技术第15-16页
  · 软测量技术第16-19页
    · 最小二乘回归的历史回顾与发展第18页
    · 最小二乘回归的应用第18-19页
  · 差分进化算在参数优化中的应用第19-20页
  · 课题提出及本文工作第20-22页
    · 课题的提出第20页
    · 本文的创新点第20-22页
第二章 基于图像处理的打孔水松纸图像特征提取第22-32页
  · 图像处理技术第22-23页
    · 图像处理技术的概念第22页
    · 图像处理在几何测量中的应用第22-23页
  · 图像处理的目的第23页
  · 打孔水松纸图像特征提取过程第23-29页
    · 图像采集第23-25页
    · 彩色图像灰度化第25-26页
    · 图像滤波第26-27页
    · 图像分割第27-28页
    · 特征提取第28-29页
  · 实验结果第29-30页
  · 本章小结第30-32页
第三章 基于最小二乘回归的水松纸透气度测量方法第32-50页
  · 回归模型定量分析方法第32-35页
    · 回归模型自变量选择过程第32-34页
    · 回归模型的统计检验第34-35页
  · 线性最小二乘回归第35-37页
    · 线性最小二乘回归模型的求解第36页
    · 线性最小二乘回归模型的显著性检验第36-37页
  · 非线性最小二乘回归第37-39页
    · 非线性最小二乘回归思想第37-39页
    · 非线性最小二乘回归模型的求解第39页
    · 非线性最小二乘回归模型的显著性检验第39页
  · 多项式最小二乘回归第39-41页
    · 多项式最小二乘回归思想第39-40页
    · 多项式最小二乘回归模型的求解第40-41页
    · 多项式最小二乘回归模型的显著性检验第41页
  · 加权正交最小二乘回归第41-46页
    · 正交原理第41-42页
    · 正交最小二乘回归第42-43页
    · 加权正交最小二乘回归模型系数的确定第43-44页
    · 拟合函数最佳阶数的判据第44页
    · 权重的更新机制第44-45页
    · 加权正交最小二乘回归模型的求解第45-46页
    · 加权正交最小二乘回归模型的显著性检验第46页
  · 仿真实验和算法比较第46-49页
    · 实验设置第46页
    · 算法结果第46-48页
    · 算法比较第48-49页
  · 本章小结第49-50页
第四章 基于差分进化算法的软测量模型参数优化第50-66页
  · 差分进化算法简介第50页
  · 差分进化算法优化模型参数第50-54页
    · 变异操作第51-52页
    · 交叉操作第52页
    · 选择操作第52-54页
  · 改进差分进化算法优化模型参数第54-57页
    · 改进差分进化算法原理第55-57页
    · 轮盘赌选择法第57页
  · 算法步骤及流程第57-58页
  · 仿真实验与算法比较第58-65页
    · 实验设置第58页
    · 算法参数确定第58-60页
    · 算法运算结果与比较第60-65页
  · 误差分析第65页
  · 本章小结第65-66页
第五章 结论和展望第66-68页
  · 论文的主要研究成果第66页
  · 下一步的研究工作和展望第66-68页
致谢第68-70页
参考文献第70-76页
附录A (攻读硕士学位期间的科研成果)第76页

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