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小波支持向量机在发酵过程中的应用 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-4页 | | ABSTRACT | 第4-8页 | | 第一章 绪论 | 第8-15页 | | ·研究背景 | 第8-9页 | | ·发酵过程建模概述与进展 | 第9-14页 | | ·基于工艺机理分析的建模 | 第9-10页 | | ·基于回归分析的建模 | 第10页 | | ·神经网络建模 | 第10-12页 | | ·支持向量机建模 | 第12-13页 | | ·其他建模方法 | 第13页 | | ·发酵过程建模的一般步骤 | 第13-14页 | | ·本课题主要研究内容 | 第14-15页 | | 第二章 基于支持向量机的谷氨酸发酵过程建模 | 第15-31页 | | ·引言 | 第15页 | | ·统计学理论 | 第15-18页 | | ·VC 维 | 第15-16页 | | ·一致性概念与推广性的界 | 第16-17页 | | ·结构风险最小化原则 | 第17-18页 | | ·支持向量机理论简述 | 第18-23页 | | ·支持向量分类机 | 第19页 | | ·支持向量回归机 | 第19-21页 | | ·支持向量机的训练算法 | 第21-22页 | | ·支持向量机的优势 | 第22页 | | ·支持向量机的应用 | 第22-23页 | | ·谷氨酸发酵过程简介 | 第23-26页 | | ·谷氨酸工艺过程概述 | 第23页 | | ·谷氨酸发酵实验系统 | 第23-25页 | | ·谷氨酸发酵数据处理 | 第25-26页 | | ·SVM 在谷氨酸发酵过程建模中的应用 | 第26-30页 | | ·支持向量机谷氨酸建模 | 第26-28页 | | ·影响支持向量机的参数 | 第28-30页 | | ·结论 | 第30页 | | ·本章小结 | 第30-31页 | | 第三章 小波支持向量机在谷氨酸发酵过程中的应用 | 第31-51页 | | ·引言 | 第31-32页 | | ·多尺度小波支持向量机的核函数 | 第32-33页 | | ·多尺度支持向量机 | 第33-48页 | | ·问题的提出 | 第33-35页 | | ·多尺度小波SVM | 第35-44页 | | ·二尺度支持向量回归机的算法 | 第44-45页 | | ·仿真实例 | 第45-48页 | | ·多尺度小波支持向量机在谷氨酸建模中的应用 | 第48-50页 | | ·本章小结 | 第50-51页 | | 第四章 最小二乘小波支持向量机在发酵过程中的应用 | 第51-66页 | | ·引言 | 第51页 | | ·最小二乘支持向量机理论 | 第51-56页 | | ·问题的提出 | 第51页 | | ·最小二乘支持向量机算法简介 | 第51-54页 | | ·最小二乘支持向量机建模 | 第54-56页 | | ·结论 | 第56页 | | ·多尺度最小二乘小波支持向量机 | 第56-62页 | | ·多尺度最小二乘小波支持向量机算法 | 第56-59页 | | ·多尺度最小二乘小波支持向量机算法的仿真实例 | 第59-62页 | | ·多尺度最小二乘小波支持向量机在谷氨酸发酵过程中的应用 | 第62-63页 | | ·多尺度最小二乘小波支持向量机谷氨酸建模 | 第62-63页 | | ·SVM、LS-SVM、WSVM、LS-WSVM 在谷氨酸发酵过程中应用的比较 | 第63-65页 | | ·本章总结 | 第65-66页 | | 第五章 总结与展望 | 第66-68页 | | ·论文总结 | 第66-67页 | | ·研究展望 | 第67-68页 | | 致谢 | 第68-69页 | | 参考文献 | 第69-76页 | | 附录：攻读硕士学位期间发表的论文清单 | 第76页 |
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论文编号BS566646，这篇论文共76页
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