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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页,点击这进入下载页面
 
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