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基于数据挖掘的若干化工过程优化和化合物构效关系研究
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基于数据挖掘的若干化工过程优化和化合物构效关系研究
论文目录
 
摘要第1-8 页
Abstract第8-12 页
目录第12-17 页
第一章 绪论第17-34 页
　　· 数据挖掘第17-23 页
　　　　· 数据挖掘研究概况第18-19 页
　　　　　　· 数据挖掘的发展历程第18 页
　　　　　　· 数据挖掘的研究现状第18-19 页
　　　　　　· 数据挖掘的发展趋势第19 页
　　　　· 数据挖掘的任务第19-20 页
　　　　· 数据挖掘的过程第20-21 页
　　　　· 数据挖掘常用方法及技术第21-23 页
　　· 化工过程优化第23-27 页
　　　　· 化工过程优化研究概况第23-25 页
　　　　　　· 化工过程优化研究历程第23-24 页
　　　　　　· 化工过程优化研究现状第24-25 页
　　　　　　· 化工过程优化的发展趋势第25 页
　　　　· 化工过程优化分类第25-26 页
　　　　　　· 离线操作优化第25 页
　　　　　　· 在线操作优化第25-26 页
　　　　· 化工过程优化常用方法及技术第26-27 页
　　　　　　· 基于机理模型的优化方法第26-27 页
　　　　　　· 基于数据模型的优化方法第27 页
　　　　　　· 基于混合模型的优化方法第27 页
　　· 化合物构效关系第27-33 页
　　　　· 化合物构效关系研究概况第28-29 页
　　　　　　· 化合物构效关系研究历程第28 页
　　　　　　· 化合物构效关系研究现状第28-29 页
　　　　　　· 化合物构效关系研究的发展趋势第29 页
　　　　· 化合物构效关系研究过程第29-32 页
　　　　　　· 化合物分子结构参数第30-31 页
　　　　　　· 结构参数选择第31-32 页
　　　　　　· 模型构建第32 页
　　　　· 化合物构效关系研究方法第32-33 页
　　　　　　· Hansch分析法第32 页
　　　　　　· Free-Wilson法第32 页
　　　　　　· LSER(线性溶剂化能相关)法第32-33 页
　　· 论文的组织结构及内容第33-34 页
第二章 化学化工常用数据挖掘算法第34-53 页
　　· 支持向量机算法第34-43 页
　　　　· 统计学习理论概述第35-37 页
　　　　　　· VC维第35-36 页
　　　　　　· 推广性的界第36 页
　　　　　　· 结构风险最小化第36-37 页
　　　　· 支持向量分类算法第37-39 页
　　　　　　· 最优分类超平面第37-38 页
　　　　　　· 线性可分的情况第38-39 页
　　　　　　· 非线性可分情形第39 页
　　　　· 支持向量回归算法第39-42 页
　　　　　　· ε-不敏感损失函数第39-40 页
　　　　　　· 线性回归情形第40-41 页
　　　　　　· 非线性回归情形第41-42 页
　　　　· 支持向量机的核函数第42-43 页
　　· 多元线性回归第43-44 页
　　· 主成分分析法第44-46 页
　　· 偏最小二乘法第46-47 页
　　· 人工神经网络第47-49 页
　　· 多重判别矢量法第49-51 页
　　· Fisher判别分析法第51-52 页
　　· 小结第52-53 页
第三章 基于数据挖掘的氨合成装置生产优化研究第53-95 页
　　· 氨合成装置简介第53-56 页
　　　　· 生产原理第54 页
　　　　· 生产流程第54-55 页
　　　　· 生产数据特点第55-56 页
　　　　　　· 生产数据的复杂性第55 页
　　　　　　· 生产数据的数据挖掘必要性第55-56 页
　　· DMOS合成氨优化系统的开发第56-69 页
　　　　· DMOS合成氨优化系统简介第57 页
　　　　· DMOS合成氨优化系统离线版软件第57-63 页
　　　　　　· 软件结构第57-58 页
　　　　　　· 数据处理流程第58-60 页
　　　　　　· 图形用户界面第60-61 页
　　　　　　· 离线版软件主要功能第61-63 页
　　　　· DMOS合成氨优化系统在线版软件第63-67 页
　　　　　　· 图形用户界面第63-65 页
　　　　　　· 在线版软件主要功能第65-67 页
　　　　· DMOS合成氨优化系统优化生产实施步骤第67-68 页
　　　　· DMOS合成氨优化系统主要特点第68-69 页
　　· 氨合成装置生产优化模型的研究第69-93 页
　　　　· 数据集第69-72 页
　　　　· 1~#合成塔生产优化数学模型第72-79 页
　　　　　　· 数据预处理第72-73 页
　　　　　　· 样本统计第73-75 页
　　　　　　· 数学模型第75-79 页
　　　　　　· 模型验证第79 页
　　　　· 2~#合成塔生产优化数学模型第79-86 页
　　　　　　· 数据预处理第79 页
　　　　　　· 样本统计第79-82 页
　　　　　　· 数学模型第82-86 页
　　　　　　· 模型验证第86 页
　　　　· 3~#合成塔生产优化数学模型第86-93 页
　　　　　　· 数据预处理第86 页
　　　　　　· 样本统计第86-90 页
　　　　　　· 数学模型第90-93 页
　　· 讨论和结论第93-95 页
　　　　· 讨论第93-94 页
　　　　· 结论第94-95 页
第四章 数据挖掘技术在两个化工过程优化中的应用研究第95-120 页
　　· 偏三甲苯装置生产优化第95-108 页
　　　　· 偏三甲苯装置简介第96-97 页
　　　　· 材料及方法第97-98 页
　　　　　　· 数据集第97-98 页
　　　　　　· 建模方法第98 页
　　　　· 结果与讨论第98-107 页
　　　　　　· 工艺参数选择第98 页
　　　　　　· 变量统计分析第98-99 页
　　　　　　· 偏三甲苯收率的定性建模第99-102 页
　　　　　　· 偏三甲苯收率的定量建模和预报第102-107 页
　　　　　　· 讨论第107 页
　　　　· 结论第107-108 页
　　· 芳烃抽提装置生产优化第108-119 页
　　　　· 芳烃抽提装置简介第109 页
　　　　· 材料及方法第109-110 页
　　　　　　· 数据集第109-110 页
　　　　　　· 建模方法第110 页
　　　　· 结果与讨论第110-119 页
　　　　　　· 工艺参数选择第110 页
　　　　　　· 变量统计分析第110-111 页
　　　　　　· 抽余油中芳烃含量的定性建模第111-115 页
　　　　　　· 抽余油中芳烃含量的定量建模和预报第115-118 页
　　　　　　· 讨论第118-119 页
　　　　· 结论第119 页
　　· 小结第119-120 页
第五章 基于DFT和SVR方法的多环芳烃若干物性的QSPR研究第120-131 页
　　· 引言第120-121 页
　　· 材料和方法第121-123 页
　　　　· 数据集第121 页
　　　　· 计算机硬件和软件第121 页
　　　　· 量子化学描述符第121-122 页
　　　　· 基于GA-SVR方法的描述符选择第122-123 页
　　　　· SVR算法第123 页
　　· 结果和讨论第123-129 页
　　　　· 描述符选择第123 页
　　　　· SVR模型参数选择第123-126 页
　　　　· SVR模型第126-127 页
　　　　　　· 沸点(bp)第126 页
　　　　　　· 正辛醇/水分配系数(logKow)第126 页
　　　　　　· 色谱保留指数(RI)第126-127 页
　　　　· SVR模型验证第127-128 页
　　　　· 讨论第128-129 页
　　　　　　· 量子化学参数解释第128-129 页
　　　　　　· SVR模型参数第129 页
　　· 结论第129-131 页
第六章 基于SVR方法的若干芳烃正辛醇/水分配系数的QSPR研究第131-138 页
　　· 引言第131-132 页
　　· 材料和方法第132-134 页
　　　　· 数据集第132 页
　　　　· 计算机硬件和软件第132 页
　　　　· 分子描述符第132-133 页
　　　　· mRMR-GA-SVR特征选择第133-134 页
　　　　· 回归算法第134 页
　　· 结果和讨论第134-137 页
　　　　· 描述符选择第134 页
　　　　· SVR模型参数选择第134-135 页
　　　　· SVR模型第135-136 页
　　　　· SVR模型验证第136-137 页
　　　　· 讨论第137 页
　　　　　　· 分子描述符解释第137 页
　　　　　　· SVR模型参数第137 页
　　· 结论第137-138 页
第七章 基于SVR方法的若干芳烃对水生梨形四膜虫毒性的QSAR研究第138-145 页
　　· 引言第138 页
　　· 材料和方法第138-140 页
　　　　· 数据集第138-139 页
　　　　· 计算机硬件和软件第139 页
　　　　· 分子描述符第139-140 页
　　　　· mRMR-GA-SVR特征选择第140 页
　　　　· 回归算法第140 页
　　· 结果和讨论第140-144 页
　　　　· 描述符选择第140-141 页
　　　　· SVR模型参数选择第141-142 页
　　　　· SVR模型第142 页
　　　　· SVR模型验证第142-143 页
　　　　· 讨论第143-144 页
　　· 结论第144-145 页
第八章 结论与展望第145-148 页
　　· 结论第145-146 页
　　· 展望第146-148 页
参考文献第148-168 页
附录一 多环芳烃物性数据及部分量子化学参数第168-174 页
附录二 芳烃分配系数数据及部分分子描述符第174-187 页
附录三 芳烃对梨形四膜虫毒性数据及其部分分子描述符第187-214 页
攻读博士学位其间公开发表的论文第214-216 页
致谢第216 页

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