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基于自适应模糊核聚类的多模型软测量建模研究

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-15页
   ·课题研究背景和意义第9-10页
   ·软测量建模方法研究现状第10-12页
   ·乙烯裂解深度在线测量研究现状第12-13页
   ·本文研究的内容与结构安排第13-15页
第2章 基于自适应优选聚类数的模糊核聚类算法第15-32页
   ·聚类算法概述第15-19页
   ·模糊聚类算法第19-23页
     ·模糊聚类算法研究现状第19-21页
     ·FCM算法第21-23页
   ·模糊核C聚类算法第23-24页
   ·核模糊聚类算法的初始聚类中心和个数优选第24-28页
     ·基于密度的初始聚类中心方法第24-25页
     ·核模糊聚类算法聚类有效性指标第25-28页
     ·核模糊聚类算法聚类数自适应优选第28页
   ·仿真研究第28-31页
     ·Iris数据集第28-30页
     ·石脑油属性数据的分类第30-31页
   ·本章小结第31-32页
第3章 基于差分进化算法优化的LSSVM建模第32-40页
   ·定义-支持向量机第32页
   ·最小二乘支持向量机第32-33页
   ·LSSVM模型超参数的选取第33-35页
     ·差分进化算法第33-34页
     ·基于DE的LSSVM模型参数优化第34-35页
   ·仿真研究第35-39页
   ·本章小结第39-40页
第4章 乙烯裂解深度和产物收率AFKCM-LSSVM多模型软测量方法第40-55页
   ·乙烯裂解过程模拟第40-41页
   ·乙烯裂解过程描述第41-43页
   ·LSSVM多模型建模第43-44页
   ·基于LSSVM的乙烯裂解深度软测量第44-54页
     ·裂解深度含义及指标第44-46页
     ·辅助变量的选取第46-48页
     ·样本数据的前期处理第48-49页
     ·模型的建立第49-54页
   ·本章小结第54-55页
第5章 总结与展展第55-57页
   ·研究工作总结第55页
   ·工作展望第55-57页
参考文献第57-62页
致谢第62-63页
作者在攻读硕士学位期间发表的论文第63页

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