| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第9页 |
| ·课题背景 | 第9页 |
| ·课题研究意义 | 第9页 |
| ·软测量技术及其发展 | 第9-16页 |
| ·软测量技术概述 | 第10-11页 |
| ·软测量技术基本原理 | 第11-13页 |
| ·软测量建模方法 | 第13-16页 |
| ·软测量技术研究现状 | 第16页 |
| ·国内甲醇工业概述 | 第16-17页 |
| ·甲醇工业生产 | 第16页 |
| ·国内甲醇工业发展 | 第16-17页 |
| ·甲醇合成过程研究现状 | 第17页 |
| ·论文研究内容及章节安排 | 第17-19页 |
| 第2章 基于混沌优化的双种群人工蜂群算法 | 第19-30页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·人工蜂群算法 | 第19-21页 |
| ·基于混沌优化的双种群人工蜂群算法 | 第21-29页 |
| ·锦标赛选择策略 | 第21-25页 |
| ·混沌优化理论 | 第25页 |
| ·信息交互 | 第25-26页 |
| ·BCABC算法 | 第26页 |
| ·ABC算法与BCABC算法仿真实验 | 第26-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 支持向量机理论及最小二乘支持向量机 | 第30-48页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·统计学习理论 | 第30-33页 |
| ·机器学习问题的表示 | 第31页 |
| ·VC维 | 第31-32页 |
| ·结构风险最小化 | 第32-33页 |
| ·支持向量机 | 第33-42页 |
| ·支持向量分类机 | 第34-37页 |
| ·支持向量回归机 | 第37-38页 |
| ·核函数与模型参数选择 | 第38-40页 |
| ·支持向量机研究现状 | 第40-42页 |
| ·基于改进人工蜂群算法的最小二乘支持向量机 | 第42-47页 |
| ·标准最小二乘支持向量机 | 第42-43页 |
| ·基于改进人工蜂群算法的最小二乘支持向量机 | 第43-45页 |
| ·基于不同参数选择方法的最小二乘向量机应用实例 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 甲醇合成工艺及合成过程软测量建模 | 第48-63页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·甲醇合成 | 第48-52页 |
| ·甲醇合成工艺 | 第48-50页 |
| ·常用甲醇合成塔 | 第50-52页 |
| ·甲醇合成过程及其影响因素 | 第52-56页 |
| ·甲醇合成工艺流程 | 第52-54页 |
| ·甲醇转化率影响因素 | 第54-56页 |
| ·甲醇合成过程软测量建模 | 第56-62页 |
| ·辅助变量选择及数据预处理 | 第56-59页 |
| ·基于BCABC-LSSVM方法的甲醇合成过程软测量建模 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 甲醇合成过程软测量系统的设计与开发 | 第63-67页 |
| ·引言 | 第63页 |
| ·系统结构设计与开发 | 第63-65页 |
| ·系统软件开发平台 | 第63页 |
| ·系统软件设计 | 第63-65页 |
| ·系统软件开发 | 第65页 |
| ·系统应用效果 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·本文工作总结 | 第67页 |
| ·进一步讨论和展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第75页 |