基于支持向量机的软测量技术及其应用



基于支持向量机的软测量技术及其应用

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基于支持向量机的软测量技术及其应用

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
1 绪论	第10-18页
· 选题的背景	第10-12页
· 常用软测量建模算法	第12-15页
· 软测量建模算法的研究现状	第15-16页
· 本论文的主要工作及创新点	第16-18页
2 支持向量机建模理论	第18-36页
· 统计学习理论	第18-25页
· 期望风险	第18-19页
· 经验风险	第19-20页
· VC维理论	第20-21页
· 一致性概念和关键定理	第21-23页
· 结构风险最小化	第23-25页
· 支持向量机	第25-36页
· 支持向量分类机	第25-29页
· 支持向量回归机	第29-33页
· 支持向量机算法在建模上的应用	第33-36页
3 在线SVM建模算法	第36-46页
· 增量式支持向量机	第36-39页
· 近似线性依靠	第39-41页
· 在线SVM建模算法及其仿真研究	第41-46页
· 在线SVM建模算法	第41-42页
· 仿真研究	第42-46页
4 支持向量机理论在裂解炉燃料气系统中的应用研究	第46-64页
· 裂解炉燃料气系统	第46-48页
· 基于支持向量回归机的裂解炉燃料气热值软测量	第48-50页
· 基于在线SVM的裂解炉燃料气热值软测量	第50-53页
· 基于SVR的在线热值仪校正算法	第53-64页
· 校正算法	第54-55页
· 滞后时间的计算	第55-57页
· 仿真研究	第57-64页
5 总结与展望	第64-68页
· 全文总结	第64-65页
· 展望	第65-68页
参考文献	第68-74页
致谢	第74-76页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第76 页

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