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间歇过程测量数据异常智能检测方法研究

摘要第4-7页
ABSTRACT第7-10页
符号说明第25-29页
第一章 绪论第29-43页
    1.1 引言第29页
    1.2 间歇过程测量数据异常检测方法研究现状第29-40页
        1.2.1 间歇过程特性第29-30页
        1.2.2 间歇过程的测量数据特征第30-31页
        1.2.3 间歇过程时段划分研究现状第31-33页
        1.2.4 间歇过程不等长时段数据处理研究现状第33-36页
        1.2.5 间歇过程测量数据异常检测研究现状第36-40页
    1.3 研究意义与主要研究内容第40-43页
        1.3.1 研究意义第40-41页
        1.3.2 主要研究内容第41-43页
第二章 支持向量数据描述分类建模第43-49页
    2.1 引言第43页
    2.2 SVDD模型建立与数据分类第43-45页
        2.2.1 SVDD超球体模型第43-45页
        2.2.2 SVDD控制限第45页
        2.2.3 SVDD数据分类第45页
    2.3 SVDD应用在间歇过程的问题第45-47页
        2.3.1 SVDD应用在间歇过程时段划分的问题第45-46页
        2.3.2 SVDD应用在间歇过程测量数据异常检测的问题第46-47页
    2.4 小结第47-49页
第三章 间歇过程时段划分方法研究第49-69页
    3.1 引言第49页
    3.2 无监督多尺度时序划分第49-54页
        3.2.1 无监督多尺度模糊聚类第49-52页
        3.2.2 时序时段划分第52-53页
        3.2.3 无监督多尺度时序划分的实现流程第53-54页
    3.3 基于UMSP的间歇过程离线时段划分第54-58页
        3.3.1 数据展开与数据标准化第54-55页
        3.3.2 基于UMSP的间歇过程时段划分第55-58页
    3.4 基于UMSP和SVDD的间歇过程在线时段划分第58-59页
    3.5 实验结果与分析第59-67页
        3.5.1 时序电子手写图形聚类实验结果与分析第59-60页
        3.5.2 青霉素发酵过程时段划分实验结果与分析第60-67页
    3.6 小结第67-69页
第四章 间歇过程不等长时段测量数据同步化方法研究第69-77页
    4.1 引言第69页
    4.2 动态时间规整第69-70页
    4.3 提升小波包变换第70-71页
    4.4 基于LWPT-DTW的间歇过程不等长时段测量数据轨迹同步化第71-73页
        4.4.1 基于提升小波包变换的动态时间规整第71-72页
        4.4.2 小波基函数和分解级数的优化第72-73页
        4.4.3 基于LWPT-DTW的间歇过程不等长时段测量数据轨迹同步化实现第73页
    4.5 实验结果与分析第73-76页
        4.5.1 青霉素发酵过程第73-74页
        4.5.2 同步化结果第74-76页
    4.6 小结第76-77页
第五章 间歇过程测量数据异常智能检测方法研究第77-101页
    5.1 引言第77页
    5.2 基于动态超球结构变化的支持向量数据描述第77-81页
        5.2.1 拉格朗日乘子更新第78-79页
        5.2.2 超球体结构变化第79-81页
        5.2.3 超球体重要结构第81页
    5.3 基于DHSC-SVDD间歇过程测量数据异常检测第81-83页
        5.3.1 离线建模第81-82页
        5.3.2 在线建模与异常检测第82-83页
    5.4 实验结果与分析第83-100页
        5.4.1 UCI机器学习数据集分类实验结果与分析第83-91页
        5.4.2 半导体蚀刻过程测量数据异常检测实验结果与分析第91-97页
        5.4.3 青霉素发酵过程测量数据异常检测实验结果与分析第97-100页
    5.5 小结第100-101页
第六章 结论和展望第101-103页
    6.1 结论第101-102页
    6.2 展望第102-103页
参考文献第103-111页
致谢第111-113页
博士期间发表的学术成果及参加的科研项目第113-115页
作者和导师简介第115-117页
附表第117-118页

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