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基于支持向量机的间歇过程建模与故障检测

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基于支持向量机的间歇过程建模与故障检测
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-17页
  · 课题背景及意义第9-10页
  · 多变量统计过程监测的发展概况第10-13页
    · 多变量统计过程监测概述第10-11页
    · 过程监测的基本概念第11-13页
  · 间歇生产过程故障检测的研究现状第13-16页
    · 间歇生产过程概述第13-14页
    · 间歇生产过程故障检测的研究现状第14-15页
    · SVM提出的背景第15-16页
  · 本文的研究内容第16-17页
第2章 SVW理论概述第17-29页
  · 统计学理论第17-19页
  · SVM回归原理第19-24页
    · SVM训练算法第19-21页
    · ε-SVR算法第21-24页
  · SVM的参数第24-27页
    · 核函数第24-26页
    · 损失函数第26页
    · 惩罚因子C和精度ε第26-27页
  · SVM方法优点第27页
  · 本章小结第27-29页
第3章 基于SVM的间歇过程监测方法研究第29-43页
  · 统计过程控制研究中存在问题第29-30页
  · 非线性过程统计监测算法第30-32页
    · 基于神经网络的非线性PCA算法第30-31页
    · 基于核学习算法第31-32页
  · 基于SVM的间歇过程建模的基础第32-34页
  · 基于SVM的间歇过程监测方法第34-42页
    · 间歇过程输入输出变量的确定第34-35页
    · SVM参数的确定第35-39页
    · 基于SVM的间歇过程建模方法第39页
    · 基于SVM的间歇过程监测方法第39-42页
  · 本章小结第42-43页
第4章 基于SVM的青霉素发酵过程监测第43-61页
  · 青霉素发酵第43-47页
    · 青霉素简介第43-44页
    · 青霉素发酵过程第44-46页
    · 青霉素发酵过程变量及特点分析第46-47页
  · 基于SVM的青霉素发酵过程模型建立第47-55页
    · Pensim软件产生的发酵过程中的建模数据第47-49页
    · SVM子模型输入输出的确定以及青霉素发酵过程分段原则第49-50页
    · SVM子模型的建立及仿真分析第50-55页
  · 基于SVM模型的故障检测第55-59页
  · 本章小结第59-61页
第5章 总结与展望第61-63页
  · 论文总结第61页
  · 工作展望第61-63页
参考文献第63-67页
致谢第67 页

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