| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 软测量建模方法 | 第10-14页 |
| 1.2.1 静态软测量建模 | 第10-13页 |
| 1.2.2 动态软测量建模 | 第13-14页 |
| 1.3 高斯过程回归建模 | 第14-16页 |
| 1.4 研究内容和结构 | 第16-18页 |
| 第二章 基于多准则和高斯过程回归的动态软测量建模方法 | 第18-31页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 高斯过程的定义 | 第18页 |
| 2.3 高斯过程回归原理 | 第18-20页 |
| 2.4 多准则定阶策略 | 第20-22页 |
| 2.5 动态高斯过程回归模型设计 | 第22-23页 |
| 2.6 动态高斯过程回归模型在红霉素发酵过程中的应用 | 第23-29页 |
| 2.6.1 红霉素发酵过程 | 第23-24页 |
| 2.6.2 数据预处理 | 第24-25页 |
| 2.6.3 变量选择 | 第25-26页 |
| 2.6.4 模型评价标准 | 第26-27页 |
| 2.6.5 动态高斯过程回归模型在红霉素发酵过程中的应用 | 第27-29页 |
| 2.7 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于混合高斯回归的发酵过程动态软测量建模方法 | 第31-46页 |
| 3.1 引言 | 第31-32页 |
| 3.2 混合高斯回归原理 | 第32-33页 |
| 3.3 k-means聚类算法 | 第33-34页 |
| 3.4 基于混合高斯模型的EM算法基本原理 | 第34-35页 |
| 3.5 动态混合高斯回归软测量模型 | 第35-38页 |
| 3.5.1 动态混合高斯回归建模分析 | 第35-36页 |
| 3.5.2 动态混合高斯回归软测量的基本结构 | 第36-37页 |
| 3.5.3 模型阶数和高斯元个数同时优化迭代策略 | 第37-38页 |
| 3.6 基于混合高斯回归的发酵过程动态软测量建模 | 第38-45页 |
| 3.6.1 基于混合高斯回归的青霉素发酵过程动态软测量建模 | 第38-42页 |
| 3.6.2 基于混合高斯回归的红霉素发酵过程动态软测量建模 | 第42-45页 |
| 3.7 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于模型性能评估的递推混合高斯回归建模方法 | 第46-56页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 基于混合高斯回归的移动窗口算法 | 第46-48页 |
| 4.3 基于性能评估的在线校正模型 | 第48-49页 |
| 4.3.1 在线校正模型 | 第48-49页 |
| 4.3.2 基于性能评估的递推混合高斯回归模型在线校正步骤 | 第49页 |
| 4.4 工业应用 | 第49-55页 |
| 4.4.1 青霉素发酵仿真过程 | 第49-52页 |
| 4.4.2 工业应用 | 第52-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 总结 | 第56-57页 |
| 5.2 研究展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士期间取得的成果 | 第66页 |
