| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·研究背景及意义 | 第10页 |
| ·软测量技术概述 | 第10-14页 |
| ·软测量建模方法 | 第10-12页 |
| ·软测量技术的实施 | 第12-14页 |
| ·多模型软测量方法研究现状 | 第14-18页 |
| ·聚类方法的改进 | 第16页 |
| ·子模型建模方法的改进 | 第16-17页 |
| ·子模型权值的改进 | 第17-18页 |
| ·研究内容 | 第18-20页 |
| 第二章 基于高斯过程回归的软测量建模方法 | 第20-33页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·高斯过程的定义 | 第20-21页 |
| ·高斯过程回归 | 第21-23页 |
| ·GPR预测值置信区间 | 第23-24页 |
| ·基于GPR的红霉素发酵过程软测量建模 | 第24-32页 |
| ·红霉素发酵过程 | 第24-25页 |
| ·数据采集和预处理 | 第25-26页 |
| ·辅助变量的选择 | 第26-29页 |
| ·基于GPR的红霉素发酵过程软测量建模 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于预测方差加权的高斯过程回归多模型软测量建模方法 | 第33-42页 |
| ·引言 | 第33-34页 |
| ·数据划分 | 第34-35页 |
| ·多模型合成机制 | 第35-37页 |
| ·预测输出值的加权合成 | 第36-37页 |
| ·预测不确定度的加权合成 | 第37页 |
| ·基于预测方差加权合成的GPR多模型软测量 | 第37-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于证据合成的高斯过程回归多模型软测量 | 第42-56页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·证据理论 | 第42-46页 |
| ·证据理论基础 | 第43-45页 |
| ·证据的合成规则 | 第45-46页 |
| ·多模型证据合成权值的设计 | 第46-48页 |
| ·基于隶属度函数的证据权值 | 第46-47页 |
| ·基于预测方差的证据权值 | 第47页 |
| ·基于证据理论的权值融合 | 第47-48页 |
| ·基于证据合成的GPR多模型软测量 | 第48-49页 |
| ·工业应用 | 第49-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·总结 | 第56-57页 |
| ·研究展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读硕士期间取得的成果 | 第65页 |