| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 论文的选题背景与研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 2 FVS-MSVM方法 | 第14-21页 |
| 2.1 FVS及算法实现 | 第14-18页 |
| 2.2 FVS-MSVM方法的算法实现 | 第18-20页 |
| 2.3 小结 | 第20-21页 |
| 3 K-OPLS方法 | 第21-26页 |
| 3.1 K-OPLS方法的模型训练 | 第21-23页 |
| 3.2 K-OPLS方法的模型测试 | 第23-24页 |
| 3.3 小结 | 第24-26页 |
| 4 FVS-MSVM方法在机器人建模与辨识中的应用 | 第26-38页 |
| 4.1 FVS有效性的基准测试 | 第26-27页 |
| 4.2 FVS-MSVM在SISO机器人辨识中的应用 | 第27-29页 |
| 4.3 FVS-MSVM在MIMO机器人辨识中的应用 | 第29-37页 |
| 4.3.1 PUMA560工业机器人逆向运动学 | 第29-35页 |
| 4.3.2 SARCOS机器人的逆动力学建模 | 第35-37页 |
| 4.4 小结 | 第37-38页 |
| 5 K-OPLS方法在混沌系统动态重构中的应用 | 第38-49页 |
| 5.1 K-OPLS有效性的基准测试 | 第38页 |
| 5.2 Duffing-Ueda振子的数值实验及模型校验 | 第38-44页 |
| 5.3 蔡氏电路实测吸引子的动态重构实验及模型校验 | 第44-47页 |
| 5.4 小结 | 第47-49页 |
| 结论 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第56页 |
