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基于混合模型的软测量方法研究及其在发酵过程中的应用
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基于混合模型的软测量方法研究及其在发酵过程中的应用
论文目录
摘要
第1-8页
ABSTRACT
第8-16页
插图索引
第16-18页
表格索引
第18-20页
符号列表
第20-26页
第一章 绪论
第26-42页
· 课题研究背景
第26-29页
· 软测量技术回顾
第26-27页
· 软测量技术面临的新问题
第27-28页
· 软测量模型的复杂性问题
第28-29页
· 发酵过程参数软测量技术现状
第29-39页
· 基于机理分析的软测量
第30-34页
· 基于神经网络的软测量
第34-36页
· 基于统计回归的软测量
第36-37页
· 基于混合模型的软测量
第37-39页
· 研究的意义和贡献
第39-41页
· 论文结构
第41-42页
第二章 软测量模型理论研究
第42-58页
· 引言
第42页
· 软测量基本概念
第42-48页
· 软测量的定义
第43-45页
· 软测量模型实施条件
第45-48页
· 软测量模型可靠性分析
第48-52页
· 误差理论基础
第48-49页
· 模型的不确定性
第49-50页
· 模型的可靠性
第50-52页
· 实用软测量模型
第52-57页
· 传统代数软测量模型
第53页
· 状态空间软测量模型
第53-55页
· 人工智能软测量系统
第55-57页
· 小节
第57-58页
第三章 支持向量机建模方法
第58-80页
· 引言
第58页
· 统计学习理论
第58-61页
· VC维
第59页
· 扩展性的界
第59-60页
· 结构风险最小化原则
第60-61页
· 支持向量机
第61-69页
· 线性可分问题
第61-63页
· 支持向量分类
第63-66页
· 支持向量回归
第66-69页
· 支持向量机规范形式
第69页
· 支持向量机学习算法
第69-77页
· 多乘子优化算法
第70-74页
· Gilbert几何算法
第74-77页
· 小节
第77-80页
第四章 基于混合软测量模型的滤波算法研究
第80-98页
· 引言
第80页
· 基于状态方程的Kalman滤波器
第80-86页
· 基本Kalman滤波器
第80-82页
· 扩展Kalman滤波器
第82-83页
· 鲁棒Kalman滤波器
第83-86页
· 改进的非线性Kalman滤波器
第86-91页
· 有限差分Kalman滤波器
第87-88页
· 不敏变换Kalman滤波器
第88-91页
· 非线性方程组的迭代解法
第91-93页
· Newton法
第91-92页
· 拟Newton法
第92-93页
· 基于软测量模型的滤波器
第93-97页
· 软测量模型的几种预处理策略
第93-94页
· 不敏变换鲁棒Kalman滤波器
第94-96页
· 状态参数联合估计
第96-97页
· 小节
第97-98页
第五章 混合软测量模型在发酵过程中生物量测量的应用
第98-114页
· 引言
第98页
· 谷胱甘肽流加发酵过程
第98-105页
· 发酵过程中的生物量测量
第99-100页
· 实验室高密度酵母流加发酵系统
第100-102页
· 酵母发酵过程的机理仿真模型
第102-105页
· 混合软测量模型的应用
第105-107页
· 酵母发酵生产谷胱甘肽的直观机理模型
第105-106页
· 建立完整的混合软测量模型
第106-107页
· 生物量软测量仿真试验
第107-113页
· 支持向量回归建立统计模型
第107-109页
· 不敏变换鲁棒Kalman滤波器应用
第109-111页
· 基于混合软测量模型的软测量系统
第111-113页
· 小节
第113-114页
第六章 结论、创新工作与展望
第114-118页
· 主要结论
第114-115页
· 创新工作
第115-116页
· 展望
第116-118页
附录
第118-130页
附录A 主要算法的源代码
第118-124页
A.1 多乘子优化算法
第118-120页
A.2 基于角度收敛的Gilbert算法
第120-123页
A.3 基于混合软测量模型的鲁棒Kalman滤波器
第123-124页
附录B 仿真试验原始数据
第124-130页
B.1 仿真系统参数
第125-126页
B.2 仿真实验数据
第126-130页
参考文献
第130-139页
攻读博士学位期间发表的论文
第139-140页
致谢
第140-141页
博士研究生学位论文答辩委员会决议书
第141-142页
本篇论文共
142
页,
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