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基于混合粒子群优化的多模型软测量方法研究与应用

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基于混合粒子群优化的多模型软测量方法研究与应用
论文目录
 
摘要第1-8 页
ABSTRACT第8-10 页
插图索引第10-11 页
附表索引第11-12 页
第1章 绪论第12-22 页
  · 课题研究背景第12-13 页
  · 软测量技术第13-21 页
    · 软测量技术回顾第13 页
    · 辅助变量的选择、数据的采集与预处理及模型的在线校正第13-20 页
    · 软测量模型的实施第20 页
    · 软测量技术面临的新问题第20-21 页
  · 论文的主要内容及安排第21-22 页
第2章 异类多模型软测量建模结构的论证第22-44 页
  · 引言第22-24 页
  · 子模型建模方法的确定及简介第24-34 页
    · 子模型建模方法论证第24-25 页
    · 部分最小二乘方法建模第25-28 页
    · 径向基函数神经网络建模第28-31 页
    · 最小二乘支持向量机建模第31-34 页
  · 异类多模型融合方法的确定第34-37 页
    · 基于异类多模型的线性融合第34-36 页
    · 基于异类多模型的非线性融合第36-37 页
  · 模型参数优化方法研究第37-43 页
    · 标准粒子群优化算法第37-39 页
    · 和谐搜索算法及改进第39-40 页
    · 动态和谐搜索混合粒子群优化算法第40 页
    · 动态和谐搜索混合粒子群优化算法仿真第40-43 页
  · 本章小结第43-44 页
第3章 基于混合粒子群优化的异类多模型线性融合应用研究第44-50 页
  · 引言第44 页
  · 成品油调合生产过程第44-46 页
    · 成品油调合工艺流程简介第44-46 页
    · 辅助变量的选择、数据的采集和预处理第46 页
  · 基于混合粒子群优化的单一软测量建模第46-48 页
    · 粒子群优化的RBF子模型第46-47 页
    · 粒子群优化的LS-SVM子模型第47-48 页
    · PLS子模型第48 页
  · 混合粒子群优化的异类多模型线性融合建模第48-49 页
  · 本章小结第49-50 页
第4章 基于混合粒子群优化的异类多模型非线性融合应用研究第50-57 页
  · 引言第50 页
  · 混合粒子群优化的异类多模型非线性融合建模第50-51 页
  · 混合粒子群优化的局部PLS及LS-SVM建模第51-54 页
    · 混合粒子群优化的PLS局部建模第51-52 页
    · 混合粒子群优化的LS-SVM局部建模第52-54 页
  · 异类动静多模型非线性融合建模第54-56 页
  · 本章小结第56-57 页
结论与展望第57-58 页
  结论第57 页
  展望第57-58 页
参考文献第58-63 页
致谢第63-64 页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第64-65 页
附录B 成品油研究法辛烷值数据第65-67页

本篇论文共67页,点击这进入下载页面
 
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