| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第13-27页 |
| 1.1 课题背景和研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 软测量的主要内容及研究方法 | 第14-17页 |
| 1.2.1 软测量的基本概念 | 第14-15页 |
| 1.2.2 软测量的研究方法 | 第15-17页 |
| 1.3 极限学习机算法介绍及研究现状 | 第17-22页 |
| 1.3.1 极限学习机算法 | 第17-19页 |
| 1.3.2 极限学习机算法研究现状 | 第19-20页 |
| 1.3.3 ELM算法现有研究中的不足 | 第20-22页 |
| 1.4 软测量建模的现有问题和研究现状 | 第22-25页 |
| 1.4.1 数据高维度和变量冗余 | 第22页 |
| 1.4.2 过程非线性 | 第22-24页 |
| 1.4.3 过程动态性 | 第24-25页 |
| 1.5 论文的主要结构与内容 | 第25-26页 |
| 1.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第二章 基于局部加权极限学习机的软测量建模研究 | 第27-35页 |
| 2.1 引言 | 第27-28页 |
| 2.2 局部加权极限学习机模型 | 第28-30页 |
| 2.2.1 局部加权方法 | 第28页 |
| 2.2.2 基于局部加权极限学习机的工业过程软测量 | 第28-30页 |
| 2.3 案例研究 | 第30-33页 |
| 2.3.1 基于脱丁烷塔过程的局部加权极限学习机软测量建模 | 第30-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 基于时间维度拓展极限学习机的软测量建模研究 | 第35-45页 |
| 3.1 引言 | 第35-36页 |
| 3.2 时间维度拓展极限学习机模型 | 第36-39页 |
| 3.2.1 时间维度拓展方法 | 第36-37页 |
| 3.2.2 时间维度拓展极限学习机建模 | 第37-39页 |
| 3.3 案例研究 | 第39-44页 |
| 3.3.1 基于脱丁烷塔过程的时间维度拓展极限学习机软测量建模 | 第39-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于时间维度拓展局部加权极限学习机的软测量建模研究 | 第45-53页 |
| 4.1 引言 | 第45-46页 |
| 4.2 时间维度拓展局部加权极限学习机 | 第46-47页 |
| 4.3 案例研究 | 第47-51页 |
| 4.3.1 基于脱丁烷塔过程的时间维度拓展局部加权极限学习机软测量建模 | 第47-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-57页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第53-54页 |
| 5.2 研究工作展望 | 第54-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 个人简介 | 第63-64页 |
| 攻读硕士期间的论文和成果 | 第64页 |
