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基于非线性部分最小二乘的软测量建模方法研究
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基于非线性部分最小二乘的软测量建模方法研究
论文目录
 
第一章 引言第1-12 页
　　· 课题背景第8-9 页
　　· 论文的主要内容第9-12 页
第二章 软测量建模概述第12-22 页
　　· 软测量建模方法第12-17 页
　　　　· 对软测量模型的一般要求第12-13 页
　　　　· 建模方法第13-17 页
　　· 影响软测量模型性能的因素第17-20 页
　　　　· 二次变量的选择第17-18 页
　　　　· 数据预处理第18-20 页
　　· 软测量模型的在线修正第20-22 页
第三章 部分最小二乘(PLS)方法第22-37 页
　　· 引言第22 页
　　· PLS的基本思想第22-31 页
　　　　· PLS的特征向量选取和奇异值分解第22-27 页
　　　　· PLS特征向量选取的几何意义第27-29 页
　　　　· NIPALS算法第29-31 页
　　· PLS用于软测量建模第31-37 页
　　　　· PLS回归模型第31-32 页
　　　　· PLS模型的良好特性第32-35 页
　　　　· 应用第35-37 页
第四章 神经网络／部分最小二乘(NNPLS)方法第37-52 页
　　· 引言第37-38 页
　　· NNPLS方法的基本思想第38-39 页
　　· 模型结构第39-40 页
　　· 带约束的混合神经网络训练第40-42 页
　　· 模型灵敏度分析第42-45 页
　　· NNPLS模型与MLPNN比较第45-47 页
　　· 聚丙稀熔融指数(MFR)在线软测量第47-52 页
　　　　· 建立MFR动态软测量模型第47-49 页
　　　　· 现场投运结果第49-52 页
第五章 递推部分最小二乘／神经网络(RPLSNN)方法第52-79 页
　　· 引言第52 页
　　· 块式递推部分最小二乘(BLOCK-WISE RPLS)第52-55 页
　　· RBF网络第55 页
　　· 递推部分最小二乘／神经网络(RPLSNN)第55-70 页
　　　　· 模型结构第56 页
　　　　· 确定模型参数第56-66 页
　　　　　　· 改进的k-means聚类算法第56-61 页
　　　　　　· 采用PLS回归确定线性参数a_p，h_q，b第61-62 页
　　　　　　· RPLSNN模型同其它模型性能比较第62-66 页
　　　　· 递推算法第66-70 页
　　· 应用第70-79 页
第六章 软测量建模软件原型第79-87 页
　　· 软件结构第79 页
　　· 软件功能第79-87 页
　　　　· 建模任务管理第79-81 页
　　　　· 模型组态第81-83 页
　　　　· 数据处理第83-84 页
　　　　· 模型建立第84-85 页
　　　　· 模型校验第85-87 页
第七章 结语第87-90 页
　　· 本论文的主要贡献第87-89 页
　　· 软测量技术的展望第89-90 页
参考文献第90-92 页
致谢第92-93 页
个人简历第93页

本篇论文共93页，点击这进入下载页面。
 
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