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基于数据驱动的多模型软测量研究

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基于数据驱动的多模型软测量研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-13页
  · 课题研究背景及意义第7-8页
  · 软测量技术的原理第8-9页
  · 基于数据驱动的多模型软测量研究现状第9-10页
    · 变量特征的确定与转换第9页
    · 建模样本的分类第9-10页
    · 子模型的建模方法第10页
  · 论文的研究内容及安排第10-13页
第二章 基于数据驱动的多模型软测量建模第13-23页
  · 软测量样本数据的处理第13-14页
  · 样本分类的几个基本方法第14-17页
  · 软测量的建模方法第17-21页
    · 线性支持向量机回归算法第18-20页
    · 核函数第20页
    · 非线性支持向量机回归算法第20-21页
  · 子模型的连接方法第21-22页
  · 本章小结第22-23页
第三章 基于加权模糊聚类方法的多模型建模第23-29页
  · 引言第23页
  · 基于加权GK 聚类的多模型建模第23-27页
  · 仿真应用第27-28页
  · 本章小结第28-29页
第四章 基于疏密部数据划分的多模型软测量第29-35页
  · 引言第29页
  · 数据分布的划分第29-31页
  · 软测量模型的建立与组合第31-32页
  · 仿真应用第32-34页
  · 本章小结第34-35页
第五章 基于混沌差分进化模糊聚类的多模型建模第35-41页
  · 引言第35页
  · 混沌差分进化的模糊C-均值聚类第35-38页
    · FCM 聚类算法第36-37页
    · 基于混沌差分进化模糊C-均值聚类第37-38页
  · 多模型的建立和组合第38-39页
  · 工业实例研究第39-40页
  · 本章小结第40-41页
第六章 基于改进的局部保持投影算法的多模型软测量第41-47页
  · 引言第41页
  · 改进的LPP 算法第41-43页
    · 局部保持投影第41-42页
    · 有监督自适应权值的局部保持投影第42-43页
  · 基于SAWLPP 的多模型方法第43-44页
  · 仿真应用第44-46页
    · Iris 数据集分类试验第44页
    · 基于SAWLPP 的多模型软测量应用第44-46页
  · 本章小结第46-47页
第七章 总结与展望第47-49页
  · 本文的工作总结第47页
  · 今后的工作展望第47-49页
致谢第49-51页
参考文献第51-55页
附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文第55 页

本篇论文共55页,点击这进入下载页面
 
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