| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-26页 |
| ·课题目的及意义 | 第12-14页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·研究意义 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状及分析 | 第14-24页 |
| ·多功能传感器结构设计 | 第14-18页 |
| ·多功能传感器信号重构算法研究 | 第18-24页 |
| ·本文研究内容及结构 | 第24-26页 |
| 第2章 基于总体最小二乘法的多功能传感器信号重构方法研究 | 第26-45页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·多功能传感器模型重构方法 | 第27-33页 |
| ·线性模型 | 第27-29页 |
| ·非线性模型 | 第29-33页 |
| ·基于总体最小二乘法的重构模型参数求解 | 第33-36页 |
| ·总体最小二乘法原理 | 第33-35页 |
| ·总体最小二乘法求解流程 | 第35-36页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第36-44页 |
| ·多功能传感器仿真模型建立 | 第36-38页 |
| ·多功能传感器仿真模型非线性分析 | 第38-41页 |
| ·基于多项式总体最小二乘的重构结果与分析 | 第41-42页 |
| ·基于局部多项式总体最小二乘的重构结果与分析 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第3章 基于全局化支持向量回归的多功能传感器信号重构方法研究 | 第45-74页 |
| ·引言 | 第45-46页 |
| ·统计学习理论简介 | 第46-48页 |
| ·支持向量机回归 | 第48-63页 |
| ·标准支持向量机回归 | 第48-54页 |
| ·标准最小二乘支持向量机 | 第54-56页 |
| ·改进求解的最小二乘支持向量机 | 第56-57页 |
| ·支持向量机回归的模型选择 | 第57-60页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第60-63页 |
| ·鲁棒估计与最小二乘支持向量机回归 | 第63-73页 |
| ·M 估计理论与权函数 | 第63-66页 |
| ·标准鲁棒最小二乘支持向量机 | 第66-68页 |
| ·改进的鲁棒最小二乘支持向量机 | 第68-69页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第69-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第4章 基于局部化支持向量回归的多功能传感器信号重构方法研究 | 第74-86页 |
| ·引言 | 第74-75页 |
| ·局部化支持向量回归构建方法 | 第75-81页 |
| ·邻域风险最小化准则 | 第75-76页 |
| ·邻域度量与近邻函数 | 第76-77页 |
| ·局部化最小二乘支持向量回归 | 第77-81页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第81-84页 |
| ·本章小结 | 第84-86页 |
| 第5章 多功能传感器信号重构方法在多元溶液浓度测量中的应用 | 第86-104页 |
| ·引言 | 第86-88页 |
| ·多元溶液浓度测量的背景与意义 | 第86-88页 |
| ·现有多元溶液浓度测量方法 | 第88页 |
| ·多功能传感器结构及测量原理 | 第88-94页 |
| ·多功能传感器总体结构 | 第88-90页 |
| ·超声波测量原理与实现 | 第90-91页 |
| ·电导率测量原理与实现 | 第91-93页 |
| ·多元溶液浓度参数重构原理 | 第93-94页 |
| ·实验与结果分析 | 第94-103页 |
| ·实验数据获取 | 第94-97页 |
| ·多元溶液浓度重构结果与分析 | 第97-103页 |
| ·本章小结 | 第103-104页 |
| 结论 | 第104-107页 |
| 参考文献 | 第107-117页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第117-119页 |
| 致谢 | 第119-120页 |
| 个人简历 | 第120页 |
