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贝叶斯方法在化工软测量建模中的应用研究
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贝叶斯方法在化工软测量建模中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-4 页
Abstract第4-7 页
第一章 绪论第7-14 页
　　· 课题研究背景及研究意义第7-8 页
　　· 软测量技术应用在化工建模中的现状与发展趋势第8-10 页
　　　　· 软测量技术应用在化工建模中的现状第8-9 页
　　　　· 软测量技术进一步研究与展望第9-10 页
　　· 贝叶斯方法的应用第10-13 页
　　　　· 贝叶斯网络在数据分类和回归建模中的应用第11-12 页
　　　　· 稀疏贝叶斯方法在软测量回归建模中的应用第12-13 页
　　· 本文的内容组织第13-14 页
第二章 数据预处理及多模型思想第14-19 页
　　· 数据预处理第14-16 页
　　　　· 数据预处理在化工过程建模中的必要性第14 页
　　　　· 数据预处理所涉及的内容和处理方法第14-16 页
　　· 多模型思想第16-18 页
　　　　· 多模型方法提出的背景第16-17 页
　　　　· 多模型建模的连接方法第17-18 页
　　　　· 多模型研究方法优缺点以及发展方向第18 页
　　· 本章小结第18-19 页
第三章 贝叶斯方法在数据分类中的应用第19-27 页
　　· 引言第19 页
　　· 贝叶斯方法的几种分类器形式第19-21 页
　　　　· 朴素贝叶斯分类模型第19-20 页
　　　　· 树扩展的朴素贝叶斯分类模型第20-21 页
　　　　· 贝叶斯网络分类器第21 页
　　· 基于“3σ”规则的贝叶斯分类器第21-25 页
　　　　· 类变量的离散第22 页
　　　　· 属性变量的离散第22-24 页
　　　　· 基于遗传算法的样本优选第24-25 页
　　· 仿真实验和结果第25-26 页
　　· 本章小结第26-27 页
第四章 一种基于贝叶斯网络的软测量建模方法第27-32 页
　　· 引言第27 页
　　· 贝叶斯网络第27-30 页
　　　　· 贝叶斯网络的结构学习第28 页
　　　　· 混合高斯模型第28-29 页
　　　　· 贝叶斯网络模型的估计公式第29-30 页
　　· 仿真实验第30-31 页
　　· 结论第31-32 页
第五章 基于贝叶斯分类器的关联向量机软测量建模第32-38 页
　　· 引言第32 页
　　· 关联向量机第32-34 页
　　· 基于贝叶斯分类器的关联向量机模型第34-35 页
　　　　· 多模型 RVM 的构造第34 页
　　　　· 多模型 RVM 算法第34-35 页
　　· 仿真实验第35-37 页
　　　　· 一维函数仿真第35-36 页
　　　　· 多模型 RVM 在双酚 A 软测量中的应用第36-37 页
　　· 本章小结第37-38 页
第六章 总结与展望第38-40 页
　　· 本文的工作总结第38 页
　　· 今后工作展望第38-40 页
致谢第40-41 页
参考文献第41-46 页
附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文第46 页

本篇论文共46页，点击这进入下载页面。
 
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