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 |