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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

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