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软测量技术及其在含聚原油脱水生产过程中的应用
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软测量技术及其在含聚原油脱水生产过程中的应用
论文目录
摘要
第1-5 页
ABSTRACT
第5-6 页
创新点摘要
第6-9 页
第一章 绪论
第9-22 页
· 软测量技术的发展现状
第9-11 页
· 软测量数学模型的描述
第11 页
· 软测量模型建立的方法
第11-16 页
· 纯机理建模方法
第11-12 页
· 基于数据驱动的建模方法
第12-15 页
· 混合建模方法
第15-16 页
· 影响软测量模型性能的主要因素
第16-18 页
· 辅助变量的选择
第16-17 页
· 测量数据的预处理
第17-18 页
· 主导变量与辅助变量之间的时序匹配
第18 页
· 软测量模型的维护
第18-19 页
· 课题来源与意义
第19-20 页
· 油水界面在线测量
第19-20 页
· 本文的工作安排
第20-22 页
第二章 基于RBF 神经网络软测量建模的研究
第22-29 页
· 引言
第22-24 页
· 径向基函数RBF 神经网络算法
第24-26 页
· RBF 神经元模型
第24-25 页
· RBF 神经网络结构
第25 页
· RBF 神经网络的逼近性能
第25-26 页
· RBF 神经网络的学习算法
第26 页
· 仿真实例
第26-28 页
· 小结
第28-29 页
第三章 基于最小二乘支持向量机的软测量研究
第29-43 页
· 支持向量机研究背景
第29-30 页
· 统计学习理论
第30-35 页
· 经验风险最小化原则
第30-31 页
· 函数集的VC 维
第31 页
· 结构风险最小化原则(SRM)
第31-32 页
· 支持向量机的基本思想
第32-34 页
· 核函数
第34-35 页
· 支持向量机回归算法用于软测量建模
第35-37 页
· 求解SVM 的训练算法及其改进
第37-39 页
· 训练算法自身的改进
第38-39 页
· 缩小训练集算法
第39 页
· LS-SVM 算法
第39-41 页
· 仿真实例
第41-42 页
· 小结
第42-43 页
第四章 改进的LS-SVM 算法软测量建模
第43-56 页
· 加权最小二乘支持向量机软测量算法
第43-46 页
· 加权LS-SVM 算法
第43-45 页
· 加权LS-SVM 算法
第45-46 页
· 基于加权LS-SVM 算法实验结果
第46-54 页
· RBF 核函数
第46-50 页
· 多项式核函数(Poly 核函数)
第50-54 页
· 基于混合核函数的加权LS-SVM 算法仿真
第54-55 页
· 混合核函数的提出
第54 页
· 仿真结果
第54-55 页
· 小结
第55-56 页
结论
第56-58 页
参考文献
第58-62 页
发表文章目录
第62-63 页
致谢
第63-64 页
详细摘要
第64-68页
本篇论文共
68
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