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粗集—支持向量机方法的软测量应用研究

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粗集—支持向量机方法的软测量应用研究
论文目录
 
中文摘要第1-6页
英文摘要第6-10页
1 引言第10-18页
  · 课题的提出第10-11页
    · 课题的背景第10-11页
    · 课题的目的与意义第11页
  · 国内外研究现状第11-15页
    · 软测量技术发展现状第11页
    · 粗集理论发展现状第11-13页
    · 支持向量机应用现状第13页
    · 污水处理参数软测量现状第13-15页
  · 论文研究内容及所做的工作第15-18页
    · 研究的主要内容第15-16页
    · 本人在论文中所做的主要工作第16-18页
2 相关理论与技术概述第18-50页
  · 软测量技术第18-31页
    · 软测量技术的数学描述第18-19页
    · 软测量技术分类第19-29页
    · 影响软仪表性能的因素第29-31页
  · 粗糙集理论第31-40页
    · 知识与不可分辨关系第31-32页
    · 决策表、约简与核第32-34页
    · 区分矩阵与区分函数第34-35页
    · 决策规则与规则约简第35-38页
    · 信息熵第38-39页
    · 粗糙集的特点第39-40页
  · 统计学习理论与支持向量机第40-48页
    · 统计学习理论第40-43页
    · 支持向量机(SVM)概述第43-48页
      · 支持向量分类机第44-46页
      · 支持向量回归机第46-47页
      · 非线性 SVM 和核函数第47-48页
  · 本章小结第48-50页
3 粗集-支持向量机混合方法的提出第50-58页
  · 引言第50页
  · 粗集-支持向量机混合方法分析第50-56页
    · 粗糙集作为数据预处理的方法第51-55页
    · 支持向量机作为回归预测后台处理技术第55-56页
    · 粗集-支持向量机混合方法建模步骤第56页
  · 基于粗集-支持向量机混合方法系统的特点第56页
  · 本章小结第56-58页
4 粗集-支持向量机混合方法在污水处理参数软测量中的应用研究第58-74页
  · 引言第58-60页
    · 实现污水处理参数软测量的意义第58页
    · 为什么将RS-SVM 混合方法应用于污水处理参数软测量建模第58-59页
    · 活性污泥处理法处理系统的影响因素第59-60页
  · 污水处理参数-出水TN 的软测量建模第60-67页
    · 数据的采集与预处理第60-62页
    · 利用SVM 进行回归建模预测第62-66页
    · 与其他建模预测方法结果比较第66-67页
  · 污水处理参数-出水TP 的软测量建模第67-69页
    · 数据的采集与预处理第67页
    · SVM 对出水TP 进行建模预测第67-68页
    · 与其他建模预测方法结果比较第68-69页
  · 污水处理参数-出水COD 的软测量建模第69-71页
    · 数据的采集与预处理第69页
    · SVM 对出水COD 进行建模预测第69-70页
    · 与其他建模预测方法结果比较第70-71页
  · 污水处理参数-曝气池SVI 软测量建模第71-73页
    · 数据的采集与预处理第71页
    · SVM 对曝气池SVI 进行建模预测第71-72页
    · 与其他建模预测方法结果比较第72-73页
  · 本章小结第73-74页
5 总结与展望第74-76页
  · 主要研究结果与结论第74-75页
  · 展望第75-76页
致谢第76-78页
参考文献第78-82页
附 录 A第82-84页
附 录 B第84-88页
独创性声明第88页
学位论文版权使用授权书第88页

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