数据校正技术的研究及应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACTS | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-29页 |
| 1．1 序言 | 第9-10页 |
| 1．2 数据校正技术概述 | 第10-18页 |
| 1．2．1 数据协调 | 第10-13页 |
| 1．2．2 显著误差检测 | 第13-16页 |
| 1．2．3 测量网冗余性分析 | 第16-18页 |
| 1．3 数据校正工业应用情况 | 第18-19页 |
| 1．4 全文的主要内容和安排 | 第19-29页 |
| 第二章 数据校正中的显著误差检测 | 第29-44页 |
| 2．1 引言 | 第29页 |
| 2．2 显著误差检测原理 | 第29-33页 |
| 2．2．1 等效集理论 | 第30-31页 |
| 2．2．2 迭代测量残差检验法(IMT) | 第31-32页 |
| 2．2．3 同步识别并同步补偿法(SEGE) | 第32-33页 |
| 2．2．4 顺序识别并同步补偿法(SICC) | 第33页 |
| 2．3 改进的迭代测量残差检验法 | 第33-38页 |
| 2．3．1 方法介绍 | 第33-35页 |
| 2．3．2 实例研究 | 第35-38页 |
| 2．4 改进的SICC法(MSICC) | 第38-43页 |
| 2．4．1 MSICC的策略思想 | 第38-39页 |
| 2．4．2 MSICC算法 | 第39-40页 |
| 2．4．3 实例研究 | 第40-43页 |
| 2．5 小结 | 第43-44页 |
| 第三章 线性测量网络的设计 | 第44-54页 |
| 3．1 引言 | 第44-45页 |
| 3．2 测量网络的回路 | 第45-46页 |
| 3．3 变量冗余度的数学表示 | 第46-47页 |
| 3．4 变量冗余度的上界 | 第47-48页 |
| 3．5 测量网络的设计 | 第48-51页 |
| 3．5．1 最小测量网络设计 | 第49-50页 |
| 3．5．2 变量有冗余性约束的测量网络的设计 | 第50-51页 |
| 3．6 实例研究 | 第51-52页 |
| 3．6．1 变量有冗余性约束的测量网络的设计 | 第51-52页 |
| 3．6．2 最小测量网络设计 | 第52页 |
| 3．7 小结 | 第52-54页 |
| 第四章 求解鲁棒数据校正的新方法 | 第54-67页 |
| 4．1 引言 | 第54-55页 |
| 4．2 鲁棒数据校正 | 第55-56页 |
| 4．3 等价权法 | 第56-58页 |
| 4．4 HUBER估计的等价权 | 第58-59页 |
| 4．5 求解非线性鲁棒数据校正的新方法 | 第59-62页 |
| 4．6 实例研究 | 第62-64页 |
| 4．6．1 非线性过程 | 第62-64页 |
| 4．6．2 线性过程 | 第64页 |
| 4．7 小结 | 第64-67页 |
| 第五章 改进的非线性动态数据校正离群值检测法 | 第67-81页 |
| 5．1 引言 | 第67-68页 |
| 5．2 非线性动态数据校正 | 第68页 |
| 5．3 滑动窗口法 | 第68-69页 |
| 5．4 非线性动态数据校正的求解方法 | 第69-70页 |
| 5．4．1 同步优化求解法 | 第69-70页 |
| 5．4．2 序贯优化求解法 | 第70页 |
| 5．5 离群值检测法 | 第70-71页 |
| 5．6 改进的离群值检测法 | 第71-73页 |
| 5．7 实例研究 | 第73-75页 |
| 5．8 小结 | 第75-81页 |
| 第六章 利用证据理论检测显著误差 | 第81-89页 |
| 6．1 引言 | 第81-82页 |
| 6．2 证据理论基础 | 第82-83页 |
| 6．3 证据理论在显著误差检测中的应用 | 第83-84页 |
| 6．4 实例研究 | 第84-87页 |
| 6．5 小结 | 第87-89页 |
| 第七章 工业实际统计平衡模型的建立 | 第89-96页 |
| 7．1 引言 | 第89-90页 |
| 7．2 统计平衡模型的建立 | 第90-94页 |
| 7．2．1 建立初始模型 | 第90-92页 |
| 7．2．2 建立工厂实际的统计模型 | 第92-94页 |
| 7．3 小结 | 第94-96页 |
| 第八章 结论与展望 | 第96-98页 |
| 8．1 论文内容总结 | 第96-97页 |
| 8．2 数据校正技术展望 | 第97-98页 |
| 致谢 | 第98-99页 |
| 攻读博士学位期间发表和录用的论文 | 第99页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第99页 |
