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数据校正和支持向量机的过失误差识别的研究

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数据校正和支持向量机的过失误差识别的研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-12页
第1章 绪论第12-25页
  · 引言第12页
  · 数据协调第12-15页
    · 稳态数据协调第13-14页
    · 动态数据协调第14-15页
  · 过失误差的识别第15-18页
    · 稳态过失误差识别方法第15-17页
    · 动态过失误差识别第17-18页
  · 支持向量回归机第18-21页
    · 支持向量回归机算法第19-20页
    · 鲁棒支持向量回归第20-21页
  · 主要研究内容及组织第21-25页
    · 主要研究内容第21-22页
    · 本文的组织第22-25页
第2章 一种混合的过失误差识别和数据协调方法第25-39页
  · 引言第25-26页
  · 数据校正统计假设检验方法第26-28页
    · 测量检测法(MT)第26页
    · 节点检测方法(NT)第26-27页
    · MT和NT的结合方法第27-28页
  · 混合整数线性规划的数据校正和过失误差识别技术第28-29页
  · MT-NT-MILP混合方法第29-34页
    · 基于最大支撑树的过失误差备选集合的形成方法第29-31页
    · 基于过失误差备选集合的MILP校正模型第31-34页
  · 仿真分析第34-38页
    · 仿真实验1第34-35页
    · 仿真实验2第35-38页
  · 结论第38-39页
第3章 过失误差识别和数据校正的MILP模型的等价转化与推广第39-55页
  · 引言第39-40页
  · 背景第40-42页
    · 基本MILP模型第40-41页
    · 鲁棒数据校正模型第41-42页
  · MILP数据校正模型的等价模型第42-43页
  · 模型的改进第43-44页
  · 实验分析第44-54页
    · 实验1第44-45页
    · 实验2第45-46页
    · 应用到动态系统:连续搅拌槽反应器(CSTR)第46-54页
  · 结论第54-55页
第4章 基于先验信息的过失误差识别和数据校正的新策略第55-70页
  · 引言第55页
  · 过失误差的侦测第55-59页
    · 研究问题的描述第55-56页
    · 理想测量模型下的过失误差识别第56-57页
    · 常规测量模型的过失误差识别第57-59页
  · 过失误差的估计和数据校正第59-63页
    · 基于投影矩阵的方法第59-60页
    · 赋权的方法第60-62页
    · 例子第62-63页
  · 新策略的详细描述第63-64页
  · 仿真分析第64-69页
  · 结论第69-70页
第5章 稀疏光滑鲁棒支持向量回归第70-89页
  · 引言第70页
  · 背景第70-72页
    · 标准的支持向量回归第70-72页
    · 最小二乘支持向量机回归第72页
  · 一种新的鲁棒支持向量机回归第72-80页
    · 鲁棒估计第72-75页
    · 基于光滑的ε不敏感Fair估计的支持向量机回归第75-80页
  · 数据测试第80-87页
    · 一元函数测试第80-82页
    · 二元函数测试第82-87页
  · 总结第87-89页
第6章 平顶的支持向量回归第89-108页
  · 引言第89页
  · 背景第89-91页
    · 带权的支持向量回归第89-90页
    · 支持向量回归中参数选择问题第90-91页
  · 一种新颖的非凸损失函数第91-93页
  · 基于CCCP的平顶支持向量回归第93-96页
  · 收敛性与计算复杂度第96-97页
  · 数据集合测试第97-107页
    · 人工数据集测试第97-105页
    · 现实数据集测试第105-107页
  · 结论第107-108页
第7章 总结与展望第108-110页
  · 总结第108-109页
  · 展望第109-110页
参考文献第110-122页
致谢第122-123页
攻读博士学位期间的主要学术成果第123页

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