| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·系统建模 | 第9-11页 |
| ·建模方法概述 | 第11-13页 |
| ·机理建模 | 第11页 |
| ·数据驱动建模 | 第11-12页 |
| ·基于融合先验知识的混合建模 | 第12-13页 |
| ·本文研究内容和安排 | 第13-14页 |
| 第2章 支持向量机的优化理论基础 | 第14-25页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·优化理论基础概念 | 第14-17页 |
| ·对偶理论 | 第15-16页 |
| ·最优性条件 | 第16-17页 |
| ·核(Kernel Trick)与再生核希尔伯特(Hilbert)空间 | 第17-19页 |
| ·支持向量机的数学描述方法 | 第19-23页 |
| ·传统支持向量机(SVM) | 第19-21页 |
| ·最小二乘支持向量机(LSSVM) | 第21-22页 |
| ·基于线性规划描述的支持向量机 | 第22-23页 |
| ·SVM的简化 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 一维单调回归支持向量机 | 第25-42页 |
| ·引言 | 第25-26页 |
| ·先验知识的定义 | 第25页 |
| ·先验知识与机理建模、非机理建模之间的关系 | 第25-26页 |
| ·融合单调性先验知识的回归建模 | 第26页 |
| ·在支持向量机建模中融合先验知识 | 第26-29页 |
| ·线性不等式描述的先验知识 | 第27-28页 |
| ·非线性不等式描述的先验知识 | 第28-29页 |
| ·单调性先验知识的描述 | 第29页 |
| ·一维单调回归支持向量机 | 第29-33页 |
| ·回归模型中的参数分析 | 第33-36页 |
| ·构成单调性约束条件的离散点数量的分析 | 第34-36页 |
| ·步长选取的分析 | 第36页 |
| ·化工建模应用 | 第36-40页 |
| ·原油实沸点与压力—熵曲线建模 | 第36-38页 |
| ·MonSVR的性能比较 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 叠加单调性回归支持向量机 | 第42-56页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·叠加模型 | 第42-43页 |
| ·维数灾难 | 第42-43页 |
| ·叠加模型的优势 | 第43页 |
| ·叠加支持向量机 | 第43-45页 |
| ·单调性叠加回归支持向量机 | 第45-48页 |
| ·数学模型仿真和比较 | 第46-48页 |
| ·燃烧副反应建模 | 第48-55页 |
| ·燃烧副反应 | 第48-50页 |
| ·数掘驱动燃烧副反应模型性能分析 | 第50-52页 |
| ·数据驱动燃烧副反应模型性的应用分析 | 第52-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 第5章 总结与展望 | 第56-60页 |
| ·数据建模总结 | 第56-59页 |
| ·经典回归与现代回归 | 第56-57页 |
| ·数据模型的复杂度概念 | 第57-59页 |
| ·展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第65页 |