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支持向量机在热工对象建模中的应用研究

论文目录

摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第1章绪论	第9-13页
·课题研究背景及意义	第9-11页
·论文的主要工作及结构安排	第11-13页
第2章统计学习理论与支持向量机	第13-31页
·统计学习理论	第13-19页
·机器学习	第13-15页
·统计学习理论	第15-19页
·支持向量机	第19-27页
·SVM分类	第19-24页
·SVM回归	第24-26页
·SVM与神经网络比较	第26-27页
·最小二乘支持向量机	第27-29页
·LS-SVM分类	第27-28页
·LS-SVM回归	第28-29页
·LS-SVM与SVM比较	第29页
·小结	第29-31页
第3章基于聚类思想的LS-SVM稀疏性算法	第31-43页
·LS-SVM稀疏性算法研究现状	第31-32页
·LS-SVM模型的训练形式	第32-35页
·基于聚类思想约简核矩阵	第35-36页
·算法实现及注意事项	第36-39页
·算法实现	第36-38页
·注意事项	第38-39页
·仿真实验	第39-42页
·小结	第42-43页
第4章基于聚类思想的LS-SVM鲁棒性算法	第43-50页
·LS-SVM鲁棒性算法研究现状	第43-44页
·基于聚类思想确定异常样本	第44-45页
·算法实现及注意事项	第45-47页
·算法实现	第45-46页
·注意事项	第46-47页
·仿真实验	第47-49页
·小结	第49-50页
第5章 LS-SVM在锅炉燃烧系统建模中的应用	第50-58页
·锅炉燃烧系统	第50页
·锅炉燃烧系统模型的建立	第50-57页
·试验设计	第51-52页
·模型结构	第52-53页
·飞灰含碳量软测量模型	第53-54页
·排烟温度软测量模型	第54-55页
·NO_x软测量模型	第55-57页
·小结	第57-58页
第6章结论与展望	第58-60页
参考文献	第60-63页
在学期间发表论文和参加科研情况	第63-64页
致谢	第64页

论文编号BS1878745，这篇论文共64页会员购买按0.35元/页下载，共需支付22.4元。直接购买按0.5元/页下载，共需要支付32元。

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