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双酚A生产过程的软测量建模及参数优化研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第8-15页
    1.1 课题的研究背景与意义第8页
    1.2 软测量技术的国内外研究现状第8-11页
    1.3 群智能优化算法的研究现状第11页
    1.4 聚类方法研究现状第11-12页
    1.5 多模型软测量建模研究现状第12-14页
    1.6 论文的主要内容和结构安排第14-15页
第二章 双酚A生产工艺介绍第15-21页
    2.1 硫酸法第15-16页
    2.2 氯化氢法第16-17页
    2.3 离子交换树脂法第17-20页
        2.3.1 裂解回收单元工艺流程第18-19页
        2.3.2 反应/脱水单元工艺流程第19页
        2.3.3 结晶单元工艺流程第19-20页
    2.4 本章小结第20-21页
第三章 基于量子粒子群优化的RVM软测量模型第21-29页
    3.1 引言第21页
    3.2 相关向量机回归算法第21-23页
    3.3 量子粒子群算法第23页
    3.4 核宽度的量子粒子群优化算法第23-24页
    3.5 应用结果及分析第24-28页
        3.5.1 案例一:电厂电能输出软测量建模第24-26页
        3.5.2 案例二:裂解回收单元BPA含量软测量建模第26-28页
    3.6 本章小结第28-29页
第四章 基于密度峰和K-means联合聚类算法的软测量建模第29-41页
    4.1 引言第29-30页
    4.2 随机森林回归算法第30-31页
    4.3 密度峰和K-means联合聚类算法第31-35页
    4.4 DP&K-means聚类多模型软测量建模第35-36页
    4.5 仿真结果及分析第36-40页
        4.4.1 案例一:H2S含量软测量建模第36-38页
        4.4.2 案例二:反应/脱水单元BPA含量软测量建模第38-40页
    4.6 本章小结第40-41页
第五章 基于LSSVM多模型融合与误差补偿的软测量建模第41-50页
    5.1 引言第41-42页
    5.2 基于LSSVM的多模型融合算法第42-43页
    5.3 基于LSSVM的误差补偿模型第43页
    5.4 基于LSSVM模型的多模型软测量建模第43-44页
    5.5 仿真研究第44-49页
        5.5.1 案例一:C3含量软测量建模第44-47页
        5.5.2 案例二:反应/脱水单元BPA含量软测量建模第47-48页
        5.5.3 案例三:结晶单元BPA含量软测量建模第48-49页
    5.6 本章小结第49-50页
第六章 主要结论与展望第50-52页
    主要结论第50页
    展望第50-52页
致谢第52-53页
参考文献第53-57页
附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文第57页

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