| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第10页 |
| ·偏最小二乘建模方法的国内外发展现状 | 第10-14页 |
| ·偏最小二乘法简介 | 第10-11页 |
| ·偏最小二乘法的发展及与控制结合 | 第11-14页 |
| ·迭代学习算法简介及国内外发展现状 | 第14-16页 |
| ·迭代学习算法简介 | 第14页 |
| ·迭代学习算法的主要研究方向 | 第14-16页 |
| ·本文的主要工作及安排 | 第16-18页 |
| 第2章 偏最小二乘和迭代学习控制方法介绍 | 第18-32页 |
| ·偏最小二乘法理论 | 第18-27页 |
| ·数据表的基本知识及数据预处理 | 第18-20页 |
| ·PLS相关算法 | 第20-24页 |
| ·偏最小二乘法 | 第24-27页 |
| ·迭代学习控制的基本原理 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 修正残差的PLS算法 | 第32-48页 |
| ·偏最小二乘模型及性质 | 第32-33页 |
| ·质量变量对PLS模型的影响 | 第33-37页 |
| ·修正残差的PLS | 第37-40页 |
| ·修正残差的PLS算法在青霉素发酵过程中的仿真研究 | 第40-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第4章 最差性能最优的MPLS-ILC算法 | 第48-66页 |
| ·线性矩阵不等式相关知识 | 第48-51页 |
| ·线性矩阵不等式的概念 | 第48-49页 |
| ·关于线性矩阵不等式的一些结论 | 第49-50页 |
| ·线性矩阵不等式的求解 | 第50-51页 |
| ·最差性能最优的MPLS-ILC算法及其收敛性 | 第51-58页 |
| ·多向偏最小二乘 | 第51-52页 |
| ·最差性能最优的MPLS-ILC算法 | 第52-56页 |
| ·最差性能最优的MPLS-ILC算法收敛性证明 | 第56-58页 |
| ·电熔镁熔炼过程的应用仿真 | 第58-65页 |
| ·电熔镁熔炼过程描述 | 第58-59页 |
| ·仿真研究 | 第59-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 结论与展望 | 第66-68页 |
| ·结论 | 第66页 |
| ·展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72页 |