| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 论文的研究背景及意义 | 第7页 |
| 1.2 软测量技术的研究现状 | 第7-12页 |
| 1.2.1 软测量建模的基本步骤 | 第7-8页 |
| 1.2.2 软测量建模方法概述 | 第8-10页 |
| 1.2.3 基于数据驱动的多模型建模 | 第10-12页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第二章 基于贝叶斯分类器的LWPLS多模型在线建模 | 第14-24页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 贝叶斯分类器 | 第14-15页 |
| 2.3 LWPLS建模算法 | 第15-17页 |
| 2.3.1 JIT建模思想 | 第15-16页 |
| 2.3.2 局部加权偏最小二乘 | 第16-17页 |
| 2.4 基于贝叶斯分类器的LWPLS多模型在线建模算法 | 第17-18页 |
| 2.5 仿真实例 | 第18-23页 |
| 2.6 小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于EM算法的半监督LWPLS在线建模 | 第24-35页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 半监督局部加权偏最小二乘 | 第24-25页 |
| 3.2.1 半监督学习技术 | 第24页 |
| 3.2.2 半监督LWPLS模型 | 第24-25页 |
| 3.3 基于EM算法估计半监督LWPLS模型参数 | 第25-28页 |
| 3.3.1 基本EM算法 | 第25-26页 |
| 3.3.2 EM算法在半监督LWPLS模型参数估计中的应用 | 第26-28页 |
| 3.4 基于EM算法的半监督LWPLS在线建模算法步骤 | 第28-29页 |
| 3.5 仿真实例 | 第29-34页 |
| 3.6 小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于EM算法的半监督LWPLS多模型在线建模 | 第35-46页 |
| 4.1 引言 | 第35页 |
| 4.2 基于EM算法估计半监督LWPLS在线多模型参数 | 第35-41页 |
| 4.2.1 半监督局部加权偏最小二乘在线多模型 | 第35-36页 |
| 4.2.2 EM算法在半监督LWPLS多模型参数估计中的应用 | 第36-41页 |
| 4.3 基于EM算法的半监督LWPLS多模型在线建模算法步骤 | 第41-42页 |
| 4.4 仿真实验 | 第42-45页 |
| 4.5 小结 | 第45-46页 |
| 第五章 结论与展望 | 第46-48页 |
| 5.1 论文总结 | 第46页 |
| 5.2 前景展望 | 第46-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第52页 |
