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基于数据驱动的生物反应过程软测量与优化控制
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基于数据驱动的生物反应过程软测量与优化控制
论文目录
摘要
第1-7页
Abstract
第7-12页
第1章 绪论
第12-25页
· 研究背景及意义
第12-14页
· 课题研究背景
第12-13页
· 课题研究意义
第13-14页
· 生物反应过程软测量技术研究现状
第14-21页
· 基于机理模型的软测量建模
第15-16页
· 基于数据驱动的软测量建模
第16-20页
· 混合软测量建模
第20-21页
· 生物反应过程优化控制研究现状
第21-22页
· 基于机理模型的优化控制
第21页
· 基于数据驱动的优化控制
第21-22页
· 论文主要研究内容
第22-25页
第2章 理论基础
第25-50页
· 引言
第25页
· 软测量技术
第25-28页
· 软测量建模原理
第25-26页
· 软测量建模方法
第26-28页
· 支持向量机
第28-35页
· VC维及结构风险最小化原则
第28-31页
· 支持向量机原理
第31-35页
· 广义预测控制
第35-45页
· 预测控制理论
第35-40页
· 广义预测控制理论
第40-45页
· 粒子群优化算法
第45-49页
· PSO算法基本原理
第45-46页
· 标准PSO算法
第46-47页
· 带极值扰动粒子群优化算法
第47-48页
· 混沌粒子群优化算法
第48-49页
· 小结
第49-50页
第3章 基于数据驱动的生物反应过程CPSO-LSSVM软测量
第50-66页
· 引言
第50页
· 典型生物反应过程及其关键参数
第50-53页
· 数据预处理
第53-54页
· 辅助变量选择
第54-55页
· 生物反应过程软测量模型构建
第55-59页
· 基于数据驱动的LS-SVM软测量模型
第55-57页
· 基于CPSO的软测量模型优化
第57-59页
· 实验与仿真
第59-65页
· 小结
第65-66页
第4章 基于数据驱动的生物反应过程预测控制
第66-76页
· 引言
第66页
· 基于数据驱动的生物反应过程广义预测控制建模
第66-69页
· 生物反应过程广义预测控制
第69-70页
· 基于PSO的预测控制滚动优化
第70-71页
· 实验与仿真
第71-74页
· 小结
第74-76页
第5章 数字化系统
第76-90页
· 引言
第76页
· 开发平台和工具选择
第76-78页
· 系统架构
第78-81页
· 系统硬件结构
第78-79页
· 系统软件方案设计
第79-80页
· 系统运行流程
第80-81页
· 系统功能模块设计
第81-88页
· 数据采集模块
第81-84页
· 数据库模块
第84页
· 系统功能模块图形界面
第84-88页
· 小结
第88-90页
第6章 总结与展望
第90-93页
· 全文工作总结
第90-91页
· 研究展望
第91-93页
致谢
第93-94页
参考文献
第94-100页
读博期间发表的论文及其他科研成果
第100-102页
读博期间参与科研项目
第102 页
本篇论文共
102
页,
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