缺失数据处理方法的研究及其在软测量技术中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·缺失数据问题的研究现状 | 第10-13页 |
| ·国内外研究情况 | 第11-12页 |
| ·缺失数据的处理方法概述 | 第12-13页 |
| ·本文的研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 工业过程中缺失数据的原因及分类 | 第15-23页 |
| ·缺失数据产生的原因 | 第15-16页 |
| ·缺失数据的分类 | 第16-22页 |
| ·根据生产过程的特性分类 | 第17-18页 |
| ·根据缺失数据的模式分类 | 第18-20页 |
| ·根据变量数据的分布特点分类 | 第20-21页 |
| ·根据缺失数据的机制分类 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 缺失数据填补方法的选择 | 第23-43页 |
| ·改进的均值填补方法 | 第24-26页 |
| ·单一均值填补 | 第24页 |
| ·分段均值填补 | 第24-25页 |
| ·均值填补实例分析 | 第25-26页 |
| ·核密度估计填补 | 第26-28页 |
| ·核密度估计技术 | 第26-27页 |
| ·核密度估计填补实例分析 | 第27-28页 |
| ·回归填补 | 第28-32页 |
| ·线性回归填补 | 第28-29页 |
| ·非线性回归填补 | 第29页 |
| ·回归填补实例分析 | 第29-32页 |
| ·灰插值填补 | 第32-37页 |
| ·灰预测模型 | 第32-34页 |
| ·灰插值模型 | 第34-35页 |
| ·插值组合系数的选取 | 第35-36页 |
| ·灰插值实例分析 | 第36-37页 |
| ·多重填补 | 第37-42页 |
| ·理论基础 | 第38页 |
| ·填补步骤 | 第38-42页 |
| ·多重填补实例分析 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 缺失数据的填补方法在软测量建模中的应用 | 第43-57页 |
| ·支持向量机及其扩展方法 | 第43-47页 |
| ·SVM算法 | 第43-46页 |
| ·LS-SVM算法 | 第46-47页 |
| ·基于LS-SVM的软测量建模及比较 | 第47-56页 |
| ·青霉素发酵过程简介 | 第47-48页 |
| ·辅助变量和模型参数的选取 | 第48-49页 |
| ·模型的建立及仿真结果对比 | 第49-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·工作总结 | 第57页 |
| ·工作展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
