| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-17页 |
| 第一节 研究背景 | 第9-10页 |
| 一 贝叶斯判别分析 | 第9-10页 |
| 二 典型相关分析 | 第10页 |
| 第二节 研究意义 | 第10-11页 |
| 第三节 研究动态及发展趋势 | 第11-14页 |
| 一 贝叶斯判别分析和典型相关分析方法概述 | 第11-12页 |
| 二 研究动态及发展趋势 | 第12-14页 |
| 第四节 研究内容及解决问题的思路 | 第14-16页 |
| 第五节 论文结构安排 | 第16-17页 |
| 第二章 多元t密度模型的贝叶斯决策理论 | 第17-57页 |
| 第一节 贝叶斯决策理论概述 | 第17-22页 |
| 一 贝叶斯决策理论 | 第17-18页 |
| 二 基于贝叶斯公式的几种判别规则 | 第18-22页 |
| 第二节 多元正态分布和多元t分布简介 | 第22-24页 |
| 一 多元正态分布 | 第22-23页 |
| 二 多元t分布 | 第23-24页 |
| 第三节 多元正态密度模型的贝叶斯决策理论知识回顾 | 第24-32页 |
| 一 情形 1 | 第25-27页 |
| 二 情形 2 | 第27-29页 |
| 三 情形 3 | 第29-32页 |
| 第四节 多元t密度模型的贝叶斯判别函数推导的预备知识 | 第32-38页 |
| 一 广义的变形指数函数和对数函数 | 第32-36页 |
| 二 t -指数分布族的定义 | 第36-38页 |
| 第五节 多元t密度概率模型的贝叶斯判别函数与决策面 | 第38-56页 |
| 一 情形 1 | 第39-44页 |
| 二 情形 2 | 第44-47页 |
| 三 情形 3 | 第47-50页 |
| 四 情形 4 | 第50-52页 |
| 五 情形 5 | 第52-54页 |
| 六 情形 6 | 第54-56页 |
| 第六节 本章小结 | 第56-57页 |
| 第三章 典型相关分析在烟草领域的应用研究 | 第57-68页 |
| 第一节 典型相关分析方法 | 第57-60页 |
| 一 典型相关分析的基本思想 | 第57页 |
| 二 典型相关系数 | 第57-59页 |
| 三 典型变量的冗余指数 | 第59-60页 |
| 第二节 典型相关分析在烤烟中的应用 | 第60-67页 |
| 一 材料与方法 | 第60页 |
| 二 烤烟化学成分与感官舒适度的简单相关性分析 | 第60-61页 |
| 三 烤烟化学成分与感官舒适度的典型相关分析 | 第61-67页 |
| 第三节 本章小结 | 第67-68页 |
| 第四章 总结 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 在读期间发表的研究成果 | 第75页 |