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基于LS_SVM建立发酵过程动态模型及其参数优化

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-22页
   ·课题背景第10页
   ·补料分批发酵过程概述第10-12页
   ·补料分批发酵过程的主要影响因素第12-14页
     ·与微生物代谢变化有关的参数第12-13页
     ·补料分批发酵过程的主要影响因素第13-14页
   ·补料分批发酵过程建模方法第14-19页
     ·基于发酵动力学的机理建模方法第15页
     ·基于发酵过程数据的黑箱建模方法第15-18页
     ·基于机理、数据的混合建模方法第18-19页
   ·论文的组织结构第19-20页
   ·本章小结第20-22页
第2章 最小二乘支持向量机动态建模方法研究第22-46页
   ·机器学习理论第22-23页
   ·支持向量机第23-35页
     ·支持向量机分类第24-30页
     ·支持向量机回归第30-35页
   ·最小二乘支持向量机第35-36页
   ·最小二乘支持向量机的动态建模方法第36-41页
     ·加权 LS_SVM 算法第37-38页
     ·LS_SVM 剪枝算法第38-40页
     ·滚动窗 LS_SVM 算法第40-41页
   ·现有建模方法的不足第41-44页
   ·本章小结第44-46页
第3章 基于 SLPP 的 LS_SVM 局部建模方法第46-64页
   ·局部建模方法第46-48页
   ·基于 DTW 的相似样本构建方法及其改进第48-51页
     ·实验结果比较第49-51页
   ·基于 SLPP 的相似样本构建方法第51-58页
     ·局部保持投影第52-55页
     ·有监督局部保持投影第55-57页
     ·适用于回归问题的 SLPP 算法第57-58页
   ·基于 SLPP 的 LS_SVM 局部建模第58-59页
   ·仿真实验第59-62页
     ·原始空间中不同建模方法建模效果比较第59-61页
     ·投影空间中不同建模方法建模效果比较第61-62页
   ·本章小结第62-64页
第4章 基于 SLPP 的 LS_SVM 超参数优化第64-76页
   ·核函数的选取及超参数敏感度分析第64-66页
   ·评价超参数性能的交叉验证方法第66-68页
   ·超参数在线选择方法第68-74页
     ·网格搜索法第68-70页
     ·快速留一法第70-74页
   ·本章小结第74-76页
第5章 动态建模方法的应用研究第76-84页
   ·大肠杆菌发酵过程介绍第76-77页
   ·输入变量的选取对模型性能的影响第77-78页
   ·超参数敏感度分析第78-79页
   ·仿真实验第79-81页
   ·本章小结第81-84页
第6章 总结与展望第84-86页
   ·全文总结第84-85页
   ·展望第85-86页
参考文献第86-90页
攻读硕士学位期间所发表的学术论文第90-92页
致谢第92页

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