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软测量技术中的变量选择方法研究
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软测量技术中的变量选择方法研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
ABSTRACT第5-6 页
致谢第6-9 页
第一章 绪论第9-18 页
　　· 变量选择问题的描述第9-10 页
　　· 常用的变量选择标准第10-11 页
　　· 变量选择搜索算法第11-14 页
　　　　· 逐步回归法第11-12 页
　　　　· 前向选择算法第12 页
　　　　· 后向选择算法第12-13 页
　　　　· 遗传算法第13 页
　　　　· 神经网络算法第13 页
　　　　· 模拟退火算法第13 页
　　　　· 贝叶斯变量选择方法第13-14 页
　　· 本论文主要使用的数学工具第14-17 页
　　　　· 主元分析第14-16 页
　　　　· 偏最小二乘第16-17 页
　　· 本论文的主要研究工作第17-18 页
第二章 基于主元分析的变量选择方法第18-29 页
　　· 基于主元分析的变量选择方法第18-20 页
　　　　· 基于特征值的变量选择方法第18-19 页
　　　　· 基于特征向量的变量选择方法第19-20 页
　　· 主元个数的选择第20-23 页
　　　　· 基于特征值分析的方法第20-21 页
　　　　· Cross-validation方法第21-22 页
　　　　· Bootstrap方法第22-23 页
　　· 基于多元相关测度准则的变量选择方法第23-24 页
　　　　· RV系数第23 页
　　　　· M~2-procrustes准则第23 页
　　　　· 基于典型相关系数的(?)_5和(?)_6准则第23-24 页
　　· 一个算例:用PCA和PLS回归进行变量选择第24-28 页
　　　　· M~2-procrustes准则第24-25 页
　　　　· 用Bootstrap方法选择主元个数第25 页
　　　　· 用后向回归结合PLS回归进行变量的选择第25-26 页
　　　　· 方法验证第26-28 页
　　· 本章小结第28-29 页
第三章 基于偏最小二乘的变量选择方法第29-38 页
　　· PLS回归模型的一些描述指标第29-30 页
　　· 本章所用到的数据第30 页
　　· 基于PLS的变量选择第30-32 页
　　　　· COEF选元算法第30-31 页
　　　　· BSDEP选元算法第31 页
　　　　· BQ(Backward-Q_(cum)~2)变量选择算法第31 页
　　　　· BVIP方法第31-32 页
　　· BQ变量选择算法的改进及其应用第32-34 页
　　　　· 对预测能力指标Q_(cum)~2的讨论第32-33 页
　　　　· 关于主成分个数的选取第33 页
　　　　· 用两步法进行弱自变量的剔除第33-34 页
　　· 数值仿真研究第34-36 页
　　· 本章小结第36-38 页
第四章 基于遗传算法的变量选择方法第38-45 页
　　· 用PLS结合遗传算法进行变量的选择第38-41 页
　　　　· 算法说明第38-40 页
　　　　· 算法运行结果第40-41 页
　　· 基于贝叶斯方法和遗传算法的变量选择方法第41-44 页
　　　　· 用贝叶斯方法进行适应值的计算(计算模型的后验概率)第41-43 页
　　　　· 一个仿真算例第43-44 页
　　· 本章小结第44-45 页
第五章 基于贝叶斯方法的4-CBA含量的软测量研究第45-53 页
　　· 引言第45-46 页
　　· PTA氧化过程描述第46 页
　　· 初步选择输入变量第46-48 页
　　· 贝叶斯变量选择方法简介第48-49 页
　　· 过程模型的建立第49-52 页
　　　　· 模型描述第49-50 页
　　　　· 节点的选取第50-51 页
　　　　· 结果讨论第51-52 页
　　· 本章小结第52-53 页
第六章 总结及展望第53-58 页

本篇论文共58页，点击这进入下载页面。
 
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