基于逐步演进遗传算法的变量选择



基于逐步演进遗传算法的变量选择

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基于逐步演进遗传算法的变量选择

论文目录
摘要	第1-7 页
ABSTRACT	第7-11 页
第一章引言	第11-13 页
· 课题背景	第11 页
· 选题意义	第11-12 页
· 本文研究内容	第12-13 页
第二章变量选择	第13-16 页
· 变量选择的目的	第13-14 页
· 变量选择的应用	第14-16 页
第三章化学计量学方法用于变量选择	第16-26 页
· 逐步回归(Stepwise Regression)	第16 页
· 偏最小二乘方法(Partial Least Squares)	第16-17 页
· 遗传算法(Genetic Algorithms)	第17-20 页
· 遗传算法的特点	第18 页
· 遗传算法原理	第18-19 页
· 遗传算法在化学中的应用	第19-20 页
· 偏相关系数矩阵方法(Partial Correlation Coefficient matrix)	第20-26 页
· PCCM简介	第21 页
· 偏相关系数	第21-22 页
· 相对重要性	第22-23 页
· PCCM算法步骤	第23-24 页
· 变量选择依据	第24-26 页
第四章逐步演进遗传算法	第26-30 页
· 基本概念介绍	第26-27 页
· 演进遗传算法(EGA)	第27 页
· 演进遗传算法与偏最小二乘连用	第27-30 页
第五章数据模拟体系	第30-36 页
· 数据模拟的目的与意义	第30-31 页
· 数据模拟的目的	第30 页
· 数据模拟的要求	第30-31 页
· 高斯函数模拟	第31-36 页
· 高斯函数原理	第31 页
· 高斯函数在光谱模拟中的应用	第31-32 页
· 编程实现与软件介绍	第32-36 页
第六章 EGA应用于数据模拟体系	第36-46 页
· 光谱模拟	第36-40 页
· 验证EGA算法的正确性	第36-38 页
· 验证EGA算法的稳定性	第38-40 页
· 不同正交程度的光谱的解析	第40-44 页
· 正交程度	第40-41 页
· 不同OD的光谱模拟	第41-43 页
· 结果与讨论	第43-44 页
· 模拟紫外光谱	第44-46 页
第七章 EGA算法用于烟草质量控制的变量选择	第46-55 页
· 烟草简介	第46-47 页
· 烟草现状	第46 页
· 烟草数据来源	第46-47 页
· EGA-PLS变量选择及建模	第47-50 页
· 非线性模型分析	第47 页
· 数据预处理	第47-48 页
· 模型稳定性	第48-50 页
· 逐步回归方法变量选择及建模	第50-51 页
· 逐步回归方法变量选择结果	第50-51 页
· 逐步回归方法与EGA-PLS方法结果比较	第51 页
· PCCM-PLS变量选择及建模	第51-55 页
· PCCM变量选择	第51-53 页
· PLS方法建模	第53-54 页
· EGA-PLS与PCCM-PLS预报结果比较	第54-55 页
第八章化学计量学平台的算法实现与测试	第55-61 页
· KPLS算法简介(Kernel PLS)	第55-57 页
· 核函数	第55-56 页
· KPLS算法的步骤	第56-57 页
· KPLS算法用于小麦颗粒质量评估	第57-61 页
· 数据来源	第57-58 页
· 结果与讨论	第58-61 页
第九章结论与展望	第61-62 页
致谢	第62-63 页
参考文献	第63-66 页
附录A 烟草模型变量名称及符号	第66-67 页
附录B 标准正态分布函数表	第67-68 页
附录C 小麦颗粒的形态学与色泽参数	第68-69 页
个人简历在读期间发表的学术论文与研究成果	第69 页

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