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混沌与支持向量机结合的多相催化建模与优化研究

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

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