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 |