数据校正方法与工程应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 致谢 | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 数据校正技术研究概述 | 第9-27页 |
| 1．1 引言 | 第9-10页 |
| 1．2 数据校正研究概述 | 第10-18页 |
| 1．2．1 数据协调 | 第10-13页 |
| 1．2．2 显著误差检测 | 第13-16页 |
| 1．2．3 冗余性分析 | 第16-18页 |
| 1．3 工业应用情况 | 第18-20页 |
| 1．4 本文研究内容 | 第20-21页 |
| 1．5 小结 | 第21页 |
| 参考文献 | 第21-27页 |
| 第二章 数据协调及显著误差检测基本原理 | 第27-39页 |
| 2．1 引言 | 第27页 |
| 2．2 线性数据协调基本原理 | 第27-34页 |
| 2．2．1 线性稳态数据协调 | 第27-30页 |
| 2．2．2 线性动态数据协调 | 第30-31页 |
| 2．2．3 线性准稳态数据协调 | 第31-34页 |
| 2．3 显著误差检测及其处理 | 第34-37页 |
| 2．3．1 显著误差检测基本原理 | 第34-36页 |
| 2．3．2 显著误差变量选择删除算法 | 第36-37页 |
| 2．4 结论 | 第37-38页 |
| 参考文献 | 第38-39页 |
| 第三章 基于时间冗余对不可删显著误筹的处理 | 第39-51页 |
| 3．1 引言 | 第39-40页 |
| 3．2 线形回归分析 | 第40-41页 |
| 3．3 基于时间冗余对不可删显著误差的处理 | 第41-43页 |
| 3．4 仿真研究 | 第43-48页 |
| 3．4．1 线性回归预测效果的仿真研究 | 第43-44页 |
| 3．4．2 线性回归预测效果的仿真研究之二 | 第44-45页 |
| 3．4．3 不可删显著误差处理的仿真研究 | 第45-48页 |
| 3．5 本方法的局限性 | 第48-50页 |
| 3．6 结论 | 第50页 |
| 参考文献 | 第50-51页 |
| 第四章 基于贝叶斯网络对调度事件的处理 | 第51-66页 |
| 4．1 引言 | 第51-52页 |
| 4．2 生产调度对数据校正的影响 | 第52-54页 |
| 4．3 贝叶斯网络 | 第54-57页 |
| 4．4 结合贝叶斯网络的数据校正 | 第57-65页 |
| 4．4．1 调度事件的识别 | 第57-61页 |
| 4．4．2 方案切换时的数据校正 | 第61-65页 |
| 4．5 结论 | 第65页 |
| 参考文献 | 第65-66页 |
| 第五章 产率模型在数据校正中的应用 | 第66-76页 |
| 5．1 引言 | 第66页 |
| 5．2 产率模型的应用 | 第66-68页 |
| 5．3 平均产率的定义 | 第68-69页 |
| 5．4 仿真研究 | 第69-74页 |
| 5．5 结论 | 第74页 |
| 参考文献 | 第74-76页 |
| 第六章 结束语 | 第76-79页 |
| 6．1 本文主要内容 | 第76-77页 |
| 6．2 数据校正技术研究展望 | 第77-79页 |
| 附录A：个人简介 | 第79页 |
| 附录B：攻读硕士期间科研成果 | 第79页 |
