发酵过程非参数和半参数软测量建模方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 引言 | 第12页 |
| 1.2 发酵过程软测量建模方法研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 机理建模方法 | 第12-13页 |
| 1.2.2 回归分析建模方法 | 第13页 |
| 1.2.3 人工神经元网络建模方法 | 第13-14页 |
| 1.2.4 支持向量机建模方法 | 第14页 |
| 1.2.5 高斯过程建模方法 | 第14-15页 |
| 1.2.6 混合建模方法 | 第15页 |
| 1.3 非参数回归方法研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 半参数回归方法研究现状 | 第16-17页 |
| 1.5 课题的研究意义和主要研究内容 | 第17-20页 |
| 1.5.1 课题的研究意义 | 第17-18页 |
| 1.5.2 课题的主要研究内容 | 第18-20页 |
| 第二章 发酵过程非参数回归的软测量建模方法研究 | 第20-34页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 非参数回归方法 | 第20-23页 |
| 2.3 非参数回归建模 | 第23-28页 |
| 2.3.1 核函数选择方法 | 第23-27页 |
| 2.3.2 光滑参数(窗宽)选择方法 | 第27-28页 |
| 2.3.3 数据匹配与权值确定方法 | 第28页 |
| 2.4 非参数回归建模测试 | 第28-30页 |
| 2.5 发酵过程非参数回归软测量建模 | 第30-31页 |
| 2.6 小结 | 第31-34页 |
| 第三章 发酵过程半参数回归的软测量建模方法研究 | 第34-46页 |
| 3.1 引言 | 第34页 |
| 3.2 半参数回归方法 | 第34-35页 |
| 3.3 半参数回归建模 | 第35-39页 |
| 3.3.1 参数估计方法 | 第36-38页 |
| 3.3.2 历史样本数据库的生成方法 | 第38页 |
| 3.3.3 窗宽的确定方法 | 第38-39页 |
| 3.4 改进的半参数回归建模 | 第39-42页 |
| 3.4.1 距离的确定方法 | 第40-42页 |
| 3.4.2 权值的归一化方法 | 第42页 |
| 3.5 发酵过程半参数回归软测量建模 | 第42-44页 |
| 3.6 小结 | 第44-46页 |
| 第四章 实验与分析 | 第46-62页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 非参数回归的发酵过程软测量建模实验与分析 | 第46-52页 |
| 4.2.1 建立样本数据库及变量分析 | 第46-48页 |
| 4.2.2 确定窗宽实验 | 第48-50页 |
| 4.2.3 数据匹配 | 第50-51页 |
| 4.2.4 精度对比分析 | 第51-52页 |
| 4.3 半参数回归的发酵过程软测量建模实验与分析 | 第52-60页 |
| 4.3.1 最小二乘参数辨识实验 | 第52-56页 |
| 4.3.2 基于残差的非参数回归实验分析 | 第56-58页 |
| 4.3.3 改进的半参数回归实验分析 | 第58-60页 |
| 4.4 小结 | 第60-62页 |
| 第五章 结论与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 结论 | 第62页 |
| 5.2 展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第70-72页 |
| 作者及导师简介 | 第72-74页 |
| 附件 | 第74-75页 |
