| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·选题意义 | 第10-11页 |
| ·SVM 训练方法研究现状 | 第11-13页 |
| ·SVM 离线训练算法研究概况 | 第11-12页 |
| ·SVM 在线训练方法研究概况 | 第12-13页 |
| ·基于 SVMR 的建模与控制研究现状 | 第13-14页 |
| ·基于 SVMR 的建模概况 | 第13-14页 |
| ·基于 SVMR 的控制研究概况 | 第14页 |
| ·本论文研究的内容和章节安排 | 第14-18页 |
| ·主要研究内容 | 第14-15页 |
| ·章节安排 | 第15-18页 |
| 第二章 基于数据域描述的模糊在线支持向量回归 | 第18-40页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·在线支持向量回归算法原理 | 第18-29页 |
| ·KKT 条件 | 第18-22页 |
| ·OSVR 的增量算法 | 第22-26页 |
| ·减量算法 | 第26页 |
| ·算法步骤 | 第26-28页 |
| ·仿真研究 | 第28-29页 |
| ·模糊在线支持向量回归算法 | 第29-39页 |
| ·模糊支持向量回归 | 第30-31页 |
| ·模糊在线支持向量回归的 KKT 条件 | 第31-33页 |
| ·模糊在线支持向量回归的训练方法 | 第33-35页 |
| ·模糊在线支持向量回归的训练步骤 | 第35-37页 |
| ·函数仿真示例 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 基于模糊在线支持向量回归的发酵过程建模 | 第40-60页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·微生物发酵过程常用数学模型 | 第40-44页 |
| ·典型数学模型 | 第40-41页 |
| ·代谢网络模型 | 第41-42页 |
| ·动力学模型 | 第42-43页 |
| ·软测量模型 | 第43-44页 |
| ·实验设备与方法 | 第44-46页 |
| ·发酵系统 | 第44页 |
| ·菌株及发酵条件 | 第44-45页 |
| ·发酵过程变量与历史数据 | 第45-46页 |
| ·模糊在线支持向量回归软测量建模 | 第46-52页 |
| ·软测量建模的方法与步骤 | 第46-48页 |
| ·菌体浓度建模 | 第48-50页 |
| ·产物浓度建模 | 第50-52页 |
| ·结论 | 第52页 |
| ·基于模糊在线支持向量回归的混合建模 | 第52-58页 |
| ·混合建模的方法与步骤 | 第53-56页 |
| ·菌体浓度混合建模效果分析 | 第56页 |
| ·产物浓度混合建模效果分析 | 第56-57页 |
| ·结论 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第四章 基于模糊在线支持向量回归的模型预测控制 | 第60-82页 |
| ·引言 | 第60-61页 |
| ·模型预测控制的基本原理 | 第61-62页 |
| ·预测模型 | 第61-62页 |
| ·滚动优化 | 第62页 |
| ·反馈校正 | 第62页 |
| ·基于 FOSVR 的非线性单步模型预测控制 | 第62-70页 |
| ·非线性预测模型 | 第63-64页 |
| ·非线性预测控制器 | 第64-65页 |
| ·收敛性分析及其相应的自适应算法 | 第65-66页 |
| ·算法的步骤 | 第66页 |
| ·仿真研究 | 第66-70页 |
| ·结论 | 第70页 |
| ·基于 FOSVR 的非线性多步模型预测控制 | 第70-76页 |
| ·非线性预测模型 | 第71-72页 |
| ·非线性预测控制器 | 第72-73页 |
| ·预测算法的步骤 | 第73-74页 |
| ·仿真研究 | 第74-76页 |
| ·结论 | 第76页 |
| ·基于 PSO 的滚动优化的非线性多步模型预测控制 | 第76-80页 |
| ·PSO 基本原理 | 第77页 |
| ·基于 PSO 滚动优化的 FOSVR-MMPC | 第77-79页 |
| ·仿真研究 | 第79页 |
| ·结论 | 第79-80页 |
| ·本章小结 | 第80-82页 |
| 第五章 基于模糊在线支持向量回归的预测函数控制 | 第82-96页 |
| ·引言 | 第82页 |
| ·PFC 的基本原理 | 第82-84页 |
| ·基函数 | 第83页 |
| ·参考轨迹 | 第83-84页 |
| ·反馈校正 | 第84页 |
| ·滚动优化 | 第84页 |
| ·基于 FOSVR 逆模型非线性预测函数控制 | 第84-91页 |
| ·Wiener 模型 | 第85页 |
| ·算法原理图 | 第85-86页 |
| ·算法结构 | 第86-89页 |
| ·仿真研究 | 第89-91页 |
| ·结论 | 第91页 |
| ·基于小波基函数的 FOSVR-NPFC | 第91-95页 |
| ·基于小波基函数的 FOSVR-NPFC 算法的实现 | 第92-93页 |
| ·算法的步骤 | 第93-94页 |
| ·仿真研究 | 第94页 |
| ·结论 | 第94-95页 |
| ·本章小结 | 第95-96页 |
| 第六章 预测控制在发酵过程中的应用 | 第96-106页 |
| ·引言 | 第96页 |
| ·材料和方法 | 第96-102页 |
| ·实验方法和设备 | 第96-97页 |
| ·产物浓度的混合建模 | 第97-98页 |
| ·目标函数 | 第98页 |
| ·预测控制 | 第98-99页 |
| ·具体实施 | 第99-102页 |
| ·实验结果 | 第102-104页 |
| ·本章小结 | 第104-106页 |
| 第七章 总结与展望 | 第106-108页 |
| ·全文工作总结 | 第106页 |
| ·研究展望 | 第106-108页 |
| 致谢 | 第108-110页 |
| 参考文献 | 第110-120页 |
| 作者在攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 | 第120-121页 |