首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--自动化基础理论论文--自动化系统理论论文

鲁棒数据校正理论与应用研究

摘要第1-11页
ABSTRACT第11-14页
第一章 绪论第14-30页
   ·引言第14-15页
   ·数据协调及显著误差检测第15-21页
     ·稳态数据协调第15-16页
     ·数据冗余性和可观性分析第16-17页
     ·非线性数据协调技术第17页
     ·动态数据协调技术第17-19页
     ·显著误差侦破和辨识第19-21页
     ·测量误差的方差-协方差矩阵估计第21页
   ·鲁棒数据校正第21-23页
   ·其它数据校正方法第23-25页
     ·神经网络第23-24页
     ·小波分析第24-25页
     ·证据决策第25页
   ·实际应用情况第25-26页
   ·论文主要研究内容及安排第26-30页
第二章 鲁棒估计方法的基本原理第30-38页
   ·引言第30页
   ·鲁棒估计基本概念第30-33页
   ·极大似然估计及影响函数第33-34页
   ·鲁棒最小二乘估计第34-36页
   ·本章小结第36-38页
第三章 鲁棒数据校正中变量的敏感性与冗余度分析第38-52页
   ·引言第38-39页
   ·最小二乘数据校正方法中变量敏感性和冗余度分析第39-45页
     ·敏感度矩阵的定义与性质第39-41页
     ·校正精度的敏感度分析第41-42页
     ·参数估值的敏感度分析第42-43页
     ·显著误差统计量的敏感度分析第43-45页
   ·基于污染分布的鲁棒数据校正方法变量敏感性及冗余性分析第45-48页
     ·污染分布数据校正法第45-47页
     ·测量变量对校正精度及显著误差测量检验统计量的影响分析第47-48页
   ·仿真实例第48-49页
   ·本章小结第49-52页
第四章 适用于低冗余系统的改进鲁棒最小二乘迭代算法第52-64页
   ·引言第52-53页
   ·鲁棒最小二乘数据校正第53-57页
     ·广义极大似然估计第53-54页
     ·Huber 估计函数第54-56页
     ·鲁棒最小二乘的迭代求解算法第56-57页
   ·改进的鲁棒最小二乘数据校正方法第57-61页
     ·变量局部冗余度对鲁棒最小二乘的影响分析及算法改进第57-59页
     ·考虑约束限的改进迭代算法第59-60页
     ·改进的鲁棒最小二乘迭代算法流程第60页
     ·部分测量系统第60-61页
   ·仿真实例第61-62页
   ·本章小结第62-64页
第五章 鲁棒非线性数据校正技术研究第64-78页
   ·前言第64-65页
   ·非线性数据校正第65-66页
     ·非线性数据校正第65页
     ·正则化校正算法第65-66页
   ·鲁棒正则化数据校正第66-70页
     ·广义极大似然估计第66-67页
     ·Hampel 截尾估计及模型参数的确定第67-70页
     ·鲁棒正则化数据校正方法的计算流程第70页
   ·鲁棒非线性最小二乘算法第70-71页
   ·测量相关性研究第71-72页
   ·仿真实例第72-76页
   ·本章小结第76-78页
第六章 双线性约束过程的鲁棒自适应数据校正方法第78-90页
   ·引言第78页
   ·双线性约束问题的鲁棒最小二乘校正第78-81页
   ·鲁棒自适应数据校正方法第81-85页
     ·误差分布模型第81-83页
     ·双线性数据校正第83-84页
     ·相关性研究第84-85页
   ·仿真实例第85-87页
   ·本章小结第87-90页
第七章 基于连续误差检验的鲁棒非线性动态数据校正方法第90-104页
   ·引言第90-91页
   ·动态数据校正第91-93页
   ·鲁棒非线性动态数据校正第93-96页
     ·鲁棒非线性数据校正第93-94页
     ·显著误差的连续检验第94-96页
   ·仿真实例第96-101页
   ·本章小结第101-104页
第八章 一种含分流节点的多组分系统数据分类方法第104-112页
   ·前言第104-105页
   ·数据分类第105-106页
     ·定义第105页
     ·投影矩阵数据分类法第105-106页
     ·QR 分解分类法第106页
   ·含分流节点多组分系统的数据分类第106-109页
     ·问题表述第106-107页
     ·约束方程线性化及雅可比矩阵的求取第107-109页
     ·数据冗余性和可观性分析第109页
   ·仿真研究第109-111页
   ·本章小结第111-112页
第九章 数据校正在某焦化厂碳一装置中的应用第112-126页
   ·引言第112-114页
   ·工艺流程第114-115页
   ·数据校正模型的建立第115-122页
     ·物料稳态统计模型的建立第115-117页
     ·数据校正模型的建立第117-122页
   ·本章小结第122-126页
第十章 结束语第126-130页
   ·研究工作总结第126-128页
   ·研究展望第128-130页
参考文献第130-140页
攻读博士学位期间已发表或录用的论文第140页
攻读博士学位期间参与的科研项目第140-141页
致谢第141页

论文共141页,点击 下载论文
上一篇:中国老字号品牌重振策略研究
下一篇:辣椒疫病抗性相关基因的克隆与分析