论文目录 | |
摘要 | 第1-9
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ABSTRACT | 第9-24
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第1章 绪论 | 第24-50
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· 选题背景和意义 | 第24-27
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· 多相催化建模与优化的国内外研究现状 | 第27-36
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· 多相催化建模的方法及技术 | 第27-31
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· 优化理论与技术综述 | 第31-34
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· 国内外研究现状 | 第34-36
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· 理论背景 | 第36-46
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· 支持向量机的理论及应用综述 | 第36-42
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· 基于混沌的预测与优化方法综述 | 第42-44
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· 微粒群算法研究及应用现状 | 第44-46
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· 本文的主要内容及结构安排 | 第46-50
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第2章 基于ACPSO-SVR 的预测模型与最优化设计 | 第50-87
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· 统计学习理论基础 | 第50-54
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· 机器学习的基本问题 | 第50-51
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· 统计学习理论的核心内容 | 第51-54
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· 支持向量回归机算法实现 | 第54-60
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· 最优超平面与SVM 分类 | 第54-56
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· SVR 训练算法 | 第56-59
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· 基于SVR 的非线性预测算法实现 | 第59-60
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· 自适应混沌粒子群优化算法(ACPSO) | 第60-76
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· 粒子群优化算法基本原理 | 第60-62
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· 自适应混沌粒子群算法 | 第62-66
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· ACPSO 算法流程及应用步骤 | 第66-67
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· ACPSO 算法测试与结果分析 | 第67-72
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· ACPSO 算法收敛性分析 | 第72-76
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· 基于ACPSO-SVR 的预测模型 | 第76-82
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· 基于ACPSO 的SVR 模型参数优化 | 第76-77
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· 建模步骤与算法流程 | 第77-79
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· 算法结果分析 | 第79-82
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· 基于ACPSO-SVR 的最优化设计 | 第82-86
页 |
· 基于ACPSO 的多目标优化 | 第82-84
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· 最优化设计的基本思想 | 第84-85
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· 最优化设计的算法流程 | 第85-86
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· 本章小结 | 第86-87
页 |
第3章 基于PSR-SVR 的非线性预测算法 | 第87-100
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· 混沌时间序列 | 第88-91
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· Lyapunov 指数 | 第88-90
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· 关联维数D_2 | 第90
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· 混沌时间序列的判定 | 第90-91
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· 混沌时间序列的相空间重构预测算法 | 第91-96
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· 相空间重构原理 | 第92-93
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· 相空间重构中参数确定方法 | 第93-95
页 |
· 基于PSR 的混沌时间序列预测算法 | 第95-96
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· 相空间重构与支持向量机结合的非线性预测算法 | 第96-98
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· 算法原理 | 第96-97
页 |
· 算法流程 | 第97-98
页 |
· 本章小结 | 第98-100
页 |
第4章 基于CPSO-SVR 的多相催化动力学模型与组份模型 | 第100-108
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· 多相催化剂实验室制备预备知识 | 第100-102
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· Cu-Zn-Al-Zr 二甲醚合成催化剂的动力学模型和组份模型 | 第102-104
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· 过程描述 | 第102-103
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· 模型描述 | 第103-104
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· 实验结果及分析 | 第104-107
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· 本章小结 | 第107-108
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第5章 基于CPSO-SVR 的多相催化剂优化设计 | 第108-118
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· 预备知识 | 第108-111
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· 优化设计实验原理 | 第108-109
页 |
· 组合化学与高通量筛选技术 | 第109-111
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· Cu-Zn-Al-Zr 二甲醚合成催化剂组份与操作条件优化设计 | 第111-114
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· 优化设计方案 | 第112-113
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· 实验结果与分析 | 第113-114
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· 发现Cu-Zn-Al-Zr 二甲醚合成催化剂的新型高效方案 | 第114-116
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· 催化剂库的建立 | 第114-115
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· 实验设计框架 | 第115-116
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· 本章小结 | 第116-118
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第6章 基于PSR-SVR 的多相催化剂失活模型 | 第118-132
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· 催化剂的失活与寿命评价 | 第118-120
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· 催化剂失活动力学方程概述 | 第118-119
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· 甲醇氧化羰基化合成碳酸二甲酯反应简介 | 第119-120
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· Cu-Si-Al 碳酸二甲酯合成催化剂失活模型的建立 | 第120-127
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· Cu(I)Y 分子筛制备 | 第120
页 |
· 催化活性评价 | 第120-122
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· 催化剂历史数据处理 | 第122-126
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· 催化剂失活模型 | 第126-127
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· 实验结果及分析 | 第127-131
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· 本章小结 | 第131-132
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第7章 结论与展望 | 第132-135
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· 全文工作总结 | 第132-133
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· 进一步工作展望 | 第133-135
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参考文献 | 第135-146
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致谢 | 第146-147
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攻读博士学位期间的科研成果 | 第147
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