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基于支持向量机的甲醛浓度软测量 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-5页 | | Abstract | 第5-9页 | | 引言 | 第9-11页 | | 1 研究背景及软测量技术概述 | 第11-21页 | | ·工程背景 | 第11页 | | ·甲醛生产过程概述 | 第11-14页 | | ·软测量技术及建模方法研究现状 | 第14-17页 | | ·基于传统方法的软测量模型 | 第15页 | | ·基于回归分析的软测量模型 | 第15-16页 | | ·基于智能方法的软测量模型 | 第16-17页 | | ·软测量工程实现 | 第17-19页 | | ·数据的预处理 | 第17-18页 | | ·辅助变量的选择 | 第18-19页 | | ·软测量模型的建立 | 第19页 | | ·软测量模型的校正 | 第19页 | | ·本文的主要工作 | 第19-21页 | | 2 统计学习理论 | 第21-28页 | | ·统计学习理论中的一些基本概念 | 第21页 | | ·统计学习理论的发展历史 | 第21-22页 | | ·统计学习理论的基本内容 | 第22-28页 | | ·机器学习的基本问题 | 第22-25页 | | ·统计学习理论的核心内容 | 第25-28页 | | 3 支持向量机概述 | 第28-43页 | | ·支持向量分类机 | 第28-32页 | | ·支持向量回归机 | 第32-37页 | | ·ε-SVR算法思想 | 第32-34页 | | ·υ-SVR的引入 | 第34-35页 | | ·LS-SVR算法简介 | 第35-37页 | | ·支持向量机的应用研究 | 第37-39页 | | ·支持向量机在建模中的应用研究现状 | 第37-38页 | | ·支持向量机在软侧量中的应用研究现状 | 第38-39页 | | ·支持向量机在实际应用中的关键技术 | 第39-43页 | | ·核函数的本质 | 第39页 | | ·核函数的类型 | 第39-40页 | | ·参数选取的常用方法 | 第40-43页 | | 4 基于二次规划的参数选取方法 | 第43-49页 | | ·数据预处理及辅助变量的选择 | 第43-45页 | | ·主元分析原理 | 第44-45页 | | ·辅助变量的选择 | 第45页 | | ·基于υ-SVR的甲醛生产过程模型的建立 | 第45-46页 | | ·基于二次规划的参数选取方法的实现步骤 | 第46-49页 | | 5 甲醛浓度软测量的具体实现及仿真实验 | 第49-60页 | | ·基于RBF神经网络的甲醛浓度软测量 | 第49-52页 | | ·RBF神经网络理论 | 第49-50页 | | ·RBF神经网络软测量建模 | 第50-52页 | | ·基于υ-SVR的甲醛浓度软测量 | 第52-57页 | | ·网格搜索法的υ-SVR模型软测量 | 第52-54页 | | ·基于二次规划的υ-SVR模型软测量 | 第54-57页 | | ·三种建模方法的比较 | 第57-58页 | | ·基于二次规划参数选取法的υ-SVR模型校正 | 第58-60页 | | 结论 | 第60-62页 | | 参考文献 | 第62-64页 | | 附录A 部分甲醛生产设备及材质 | 第64-65页 | | 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第65-66页 | | 致谢 | 第66-67页 |
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论文编号BS1499698，这篇论文共67页
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