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基于神经模糊系统的多模型建模方法及在软测量中的应用
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基于神经模糊系统的多模型建模方法及在软测量中的应用
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
绪论第11-19页
· 引言第11-12页
· 目前关于多模型建模的研究第12-15页
· 本文主要的研究内容第15-17页
· 文章的基本结构第17-19页
第一章 软测量技术概述第19-30页
· 引言第19页
· 软测量技术的数学描述和结构第19-21页
· 软测量技术的数学描述第19-20页
· 软测量的结构第20-21页
· 影响软测量模型性能的因素第21-23页
· 软测量的建模方法第23-27页
· 软测量的设计步骤第27-29页
小结第29-30页
第二章 多变量统计第30-39页
· 数据的标准化处理第30-32页
· 多元线性回归分析第32-33页
· 偏最小二乘回归方法第33-36页
· 建模原理第33-34页
· 交叉有效性第34-36页
· 偏最小二乘异常数据检测法第36-38页
小结第38-39页
第三章 聚类算法及其改进第39-52页
· 模糊划分第39-40页
· FCM算法第40-42页
· 聚类有效性函数第42-43页
· 减法聚类第43-44页
· 基于减法聚类和FCM融合的聚类算法第44-51页
· 目前关于FCM算法和减法聚类研究的不足第44-45页
· 改进的聚类算法第45-46页
· 程序代码第46-49页
· 仿真实验第49-51页
小结第51-52页
第四章 神经模糊建模第52-62页
· 模糊建模的一般步骤第53页
· 自适应神经模糊建模(ANFIS)第53-59页
· 模糊控制在应用过程中存在的问题第53-54页
· ANFIS的结构第54-56页
· 混合学习算法第56-59页
· 基于减法聚类的神经模糊建模第59-61页
· 由聚类中心构造一阶Sugeno模糊模型第59-60页
· 基于减法聚类的自适应神经模糊建模第60-61页
小结第61-62页
第五章 多模型建模的方法研究第62-74页
· 引言第62-63页
· 基于减法聚类和FCM聚类融合的神经模糊多模型建模第63-67页
· 多模型非加权结构模型第63-64页
· 基于ANFIS的类别判别方法第64-65页
· 仿真实验第65-67页
· 基于PLS的神经模糊多模型建模第67-72页
· 多神经模糊网络结构第67-69页
· 多神经模糊网络算法第69-71页
· 仿真实验第71-72页
小结第72-74页
第六章 神经模糊网络多模型建模方法在工业软测量中的应用第74-94页
· 基于减法聚类和FCM聚类融合的神经模糊多模型建模方法在厌氧消化过程中挥发性脂肪酸（VFA）浓度预测中的应用第74-84页
· 厌氧消化过程中挥发性脂肪酸的预测问题第74页
· 数据预处理第74-76页
· 用多元线性回归方法建立多元回归模型第76-78页
· 基于减法聚类和FCM聚类融合的神经模糊多模型方法建模第78-81页
· 结果分析比较第81-84页
· 基于PLS的神经模糊多模型建模方法在飞机剩余油量预测中的应用第84-93页
· 飞机燃油箱剩余油量的测量问题第84-86页
· 基于PLS的单ANFIS软测量模型的建立第86-87页
· 基于PLS的多ANFIS软测量模型的建立第87-91页
· 结果分析比较第91-93页
小结第93-94页
总结与展望第94-97页
参考文献第97-102页
硕士期间发表的论文第102-103页
致谢第103页

本篇论文共103页，点击这进入下载页面。
 
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