| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 浸出过程建模现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第14-16页 |
| 第2章 浸出过程机理模型 | 第16-28页 |
| 2.1 浸出过程工艺 | 第16-18页 |
| 2.2 浸出率影响因素 | 第18-20页 |
| 2.3 浸出率机理模型建立 | 第20-23页 |
| 2.4 模型仿真及分析 | 第23-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 基于集成学习算法的浸出过程的混合建模 | 第28-54页 |
| 3.1 数据预处理 | 第28-30页 |
| 3.2 浸出过程混合模型的建立 | 第30-33页 |
| 3.2.1 典型混合模型结构 | 第30-32页 |
| 3.2.2 浸出过程误差补偿混合模型 | 第32-33页 |
| 3.3 集成学习 | 第33-50页 |
| 3.3.1 集成学习概述 | 第33-39页 |
| 3.3.2 支持向量机算法简介 | 第39-44页 |
| 3.3.3 基于负相关学习的Bagging算法 | 第44-50页 |
| 3.4 仿真结果及分析 | 第50-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 模型评估及模型更新 | 第54-66页 |
| 4.1 模型评估 | 第54-57页 |
| 4.1.1 模型评估方法概述 | 第54-55页 |
| 4.1.2 基于Bootstrapping方法进行模型评估 | 第55-56页 |
| 4.1.3 仿真实验及结果分析 | 第56-57页 |
| 4.2 模型更新 | 第57-64页 |
| 4.2.1 基于增量学习的模型更新 | 第57-60页 |
| 4.2.2 模型更新步骤 | 第60-62页 |
| 4.2.3 仿真实验及结果分析 | 第62-64页 |
| 4.3 本章小结 | 第64-66页 |
| 第5章 展望与结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 致谢 | 第74页 |