| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·数据校正的发展与现状 | 第10-13页 |
| ·显著误差检测技术的发展 | 第11-12页 |
| ·数据协调技术的发展 | 第12-13页 |
| ·工业应用情况 | 第13页 |
| ·本文的主要内容及安排 | 第13-15页 |
| 第2章 数据校正的基本原理 | 第15-21页 |
| ·数据校正概述 | 第15-17页 |
| ·过程数据的分类 | 第17-19页 |
| ·显著误差的概念及检测思路 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 显著误差检测方法研究-线性稳态系统 | 第21-31页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·经典的显著误差检测方法的分析和比较 | 第21-24页 |
| ·整体检验法GT | 第22页 |
| ·节点检验法NT | 第22-23页 |
| ·测量残差检验法MT | 第23-24页 |
| ·组合MT-NT检验法 | 第24-26页 |
| ·组合NT-MT检验法 | 第26-27页 |
| ·显著误差经典检测方法的比较 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 改进型显著误差检测方法研究-基于F统计量 | 第31-39页 |
| ·基于F统计量的显著误差检测方法研究 | 第31页 |
| ·F统计量的定义 | 第31-32页 |
| ·基于F统计量的组合F-NTMT检验法 | 第32-35页 |
| ·仿真分析 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第5章 改进型显著误差检测方法研究-基于主元分析法 | 第39-49页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·主元分析法原理 | 第39-41页 |
| ·主元分析检测法 | 第41-43页 |
| ·主元图法 | 第42页 |
| ·Hotelling T2统计量法 | 第42-43页 |
| ·约束残差PCA检测法 | 第43-44页 |
| ·Pc-yr-MT主元分析检测法研究 | 第44-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第6章 显著误差检测方法研究-基于最小二乘支持向量回归 | 第49-65页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·统计学习理论原理 | 第49-50页 |
| ·支持向量回归机原理 | 第50-54页 |
| ·ε-支持向量回归机 | 第51-52页 |
| ·v-svm支持向量回归机 | 第52页 |
| ·最小二乘支持向量回归机LSSVR | 第52-54页 |
| ·基于LSSVR的显著误差检测技术研究 | 第54-56页 |
| ·仿真研究 | 第56-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第7章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·本文工作总结 | 第65-66页 |
| ·工作展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第73页 |