多模型软测量建模方法研究及其应用



多模型软测量建模方法研究及其应用

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多模型软测量建模方法研究及其应用

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
第一章绪论	第7-13页
· 课题背景及意义	第7-8页
· 软测量理论概述	第8-9页
· 多模型建模方法研究现状	第9-11页
· 建模数据的分类方法	第9-10页
· 子模型建模方法	第10页
· 子模型的连接方式	第10-11页
· 论文的研究内容及安排	第11-13页
第二章软测量过程及建模方法概述	第13-21页
· 引言	第13页
· 软测量建模过程	第13-15页
· 辅助变量的选择	第13页
· 数据采集	第13-14页
· 数据预处理	第14-15页
· 软测量模型的建立	第15页
· 软测量模型的在线校正	第15页
· 基于数据驱动的软测量建模方法	第15-20页
· 支持向量机回归算法	第15-18页
· 高斯过程回归	第18-20页
· 本章小结	第20-21页
第三章一种基于非线性回归和支持向量机的多模型建模方法	第21-27页
· 引言	第21页
· 多模型建模方法	第21-23页
· 非线性回归分析	第21-22页
· SVM 算法	第22页
· 多模型的建立	第22-23页
· 工业实例研究	第23-25页
· 本章小结	第25-27页
第四章一种带监督的仿射传播聚类多模型建模方法	第27-33页
· 引言	第27页
· 仿射传播聚类算法	第27-28页
· 最小二乘支持向量机	第28-29页
· 带监督的多模型建模方法	第29-30页
· 仿真实例	第30-32页
· 本章小结	第32-33页
第五章基于AR 模型思想的高斯过程多模型建模方法	第33-39页
· 引言	第33页
· 基本原理	第33-35页
· AR 模型	第33页
· K 近邻算法	第33-34页
· 高斯过程建模方法	第34-35页
· 多模型建模方法	第35-36页
· 基于AR 模型思想的建模方法	第35页
· 基于MMD 的K 近邻算法	第35页
· 多模型的建立	第35-36页
· 仿真实例	第36-38页
· 本章小结	第38-39页
第六章总结与展望	第39-41页
· 本文的工作总结	第39页
· 今后工作展望	第39-41页
致谢	第41-43页
参考文献	第43-49页
附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文	第49页

本篇论文共49页，点击这进入下载页面。

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