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多尺度自适应PCA及其在过程监测中的应用研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-15页
第一章 绪论第15-25页
   ·引言第15-16页
   ·本文基本研究方法概述第16-17页
     ·主元分析方法概述第16-17页
     ·小波分析方法概述第17页
   ·过程监测概述第17-20页
   ·各方法的研究现状第20-23页
     ·主元分析方法的研究发展情况第20-22页
     ·小波分析方法的研究发展情况第22-23页
   ·本文主要的研究内容及章节结构第23-25页
第二章 基于阈值法的传统主元分析在过程监测中的应用第25-49页
   ·传统主元分析方法介绍第25-29页
     ·传统主元分析方法的主要算法内容第25-27页
     ·传统主元分析方法的应用及优缺点第27-29页
   ·主元分析方法的多元统计控制图第29-32页
     ·主元分析方法的两个统计量第29-30页
     ·统计量的控制限第30-31页
     ·主元分析贡献图第31-32页
   ·主元分析方法的过程监测步骤第32-33页
   ·常用确定主元个数的方法第33-36页
   ·新的阂值法确定主元个数第36-40页
     ·新的阂值法的主要思想第36-37页
     ·新的阂值法的算法步骤第37-38页
     ·新的阂值法的流程图第38-39页
     ·新的阂值法的优势第39-40页
   ·基于阂值法的传统主元分析仿真实验结果第40-46页
     ·TE过程简介第40-43页
     ·仿真结果图示第43-46页
   ·本章小结第46-49页
第三章 基于阈值法的自适应主元分析在过程监测中的应用第49-83页
   ·递推主元分析方法第49-54页
     ·递推主元分析的协方差矩阵第49-51页
     ·秩-1更新的递推主元分析第51-53页
     ·递推更新主元的个数和负荷向量第53页
     ·基于阂值法的递推主元分析过程监测步骤第53-54页
   ·基于阂值法的改进递推主元分析第54-56页
     ·基于阂值法的改进递推主元分析的主要算法第54-55页
     ·基于阂值法的改进递推主元分析的流程图第55-56页
   ·移动窗主元分析方法第56-57页
   ·基于阂值法的改进移动窗主元分析第57-60页
     ·基于阂值法的改进移动窗主元分析的主要算法第57-58页
     ·基于阂值法的改进移动窗主元分析的流程图第58-60页
   ·各自适应主元分析方法的仿真结果分析第60-81页
     ·数学模型仿真结果第60-66页
     ·TE过程仿真结果第66-77页
     ·各算法TE过程仿真结果对比分析第77-78页
     ·贡献图分析第78-81页
   ·本章小结第81-83页
第四章 基于阈值法的多尺度主元分析在过程监测中的应用第83-101页
   ·小波分析理论基础第83-90页
     ·连续小波变换第83-86页
     ·离散小波变换第86-87页
     ·常用小波函数介绍第87页
     ·多分辨率分析第87-89页
     ·Mallat算法第89-90页
   ·小波分析的优势第90页
   ·多尺度主元分析算法第90-94页
     ·传统多尺度主元分析算法的理论基础第91-92页
     ·多尺度主元分析算法尺度的选择第92-93页
     ·传统多尺度主元分析的算法步骤第93-94页
   ·基于阂值法的多尺度自适应主元分析算法第94-96页
     ·基于阂值法的多尺度自适应主元分析算法步骤第94-95页
     ·基于阂值法的多尺度自适应主元分析流程图第95-96页
     ·基于阂值法的多尺度自适应主元分析应用于过程监测第96页
   ·各仿真实验结果分析第96-100页
     ·数学模型仿真实验结果分析第97-98页
     ·TE过程仿真实验结果分析第98-100页
     ·各仿真结果总结第100页
   ·本章小结第100-101页
第五章 结论与展望第101-103页
   ·总结第101页
   ·展望第101-103页
参考文献第103-107页
致谢第107-109页
研究成果及发表的学术论文第109-111页
作者和导师简介第111-112页
硕士研究生学位论文答辩委员会决议书第112-113页

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