| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第9-11页 |
| ·研究现状 | 第11-14页 |
| ·辅助变量特征提取的研究现状 | 第11-12页 |
| ·信息融合方法的研究现状 | 第12-13页 |
| ·特征子空间回归方法的研究现状 | 第13-14页 |
| ·本课题研究内容的数学模型 | 第14-15页 |
| ·主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第二章 基于子空间的特征提取方法 | 第17-29页 |
| ·线性特征提取方法——主成分分析 | 第17-18页 |
| ·线性特征提取方法——典型相关分析 | 第18-20页 |
| ·核函数方法的基本原理 | 第20-25页 |
| ·核函数方法 | 第20-23页 |
| ·核函数方法的模型选择 | 第23-24页 |
| ·核函数方法的计算复杂度 | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25页 |
| ·非线性特征提取方法——核主成分分析 | 第25-26页 |
| ·非线性特征提取方法——核典型相关分析 | 第26-27页 |
| ·本章小结与文献引述 | 第27-29页 |
| 第三章 基于特征子空间回归的软传感器精简化建模基本原理 | 第29-40页 |
| ·基于经验风险最小化和专家知识的建模方法 | 第29-31页 |
| ·基于结构风险最小化的支持向量回归机建模方法 | 第31-35页 |
| ·线性支持向量回归机 | 第31-33页 |
| ·非线性支持向量回归机 | 第33-35页 |
| ·软传感器精简化建模的评价准则 | 第35-36页 |
| ·AIC 准则函数 | 第35-36页 |
| ·AIC 准则函数的物理意义 | 第36页 |
| ·基于特征子空间回归的软传感器精简化建模思想 | 第36-39页 |
| ·线性软传感器精简化建模思想 | 第36-37页 |
| ·非线性软传感器精简化建模思想 | 第37-39页 |
| ·本章小结与文献引述 | 第39-40页 |
| 第四章 基于特征子空间回归的软传感器精简化建模仿真研究 | 第40-54页 |
| ·线性动态软传感器精简化建模仿真研究 | 第40-45页 |
| ·对比研究 | 第40-44页 |
| ·分析与小结 | 第44-45页 |
| ·非线性静态软传感器精简化建模仿真研究 | 第45-50页 |
| ·对比研究 | 第45-49页 |
| ·分析与小结 | 第49-50页 |
| ·非线性动态软传感器精简化建模仿真研究 | 第50-54页 |
| ·对比研究 | 第50-53页 |
| ·分析与小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于特征子空间回归的睡眠躁动软传感器精简化建模研究 | 第54-64页 |
| ·睡眠躁动软传感器的理论方案 | 第54-55页 |
| ·睡眠躁动软传感器的输入/输出数据采集 | 第55-57页 |
| ·睡眠躁动软传感器的精简化建模对比研究 | 第57-60页 |
| ·基于神经网络的睡眠躁动软传感器建模 | 第58-60页 |
| ·基于特征子空间回归的睡眠躁动软传感器精简化建模 | 第60页 |
| ·精简化效果分析 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 第六章 结论与展望 | 第64-66页 |
| ·主要工作总结 | 第64页 |
| ·工作展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 研究生期间发表的学术论文及取得的研究成果 | 第70-71页 |
