| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 致谢 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·变量选择问题的描述 | 第9-10页 |
| ·常用的变量选择标准 | 第10-11页 |
| ·变量选择搜索算法 | 第11-14页 |
| ·逐步回归法 | 第11-12页 |
| ·前向选择算法 | 第12页 |
| ·后向选择算法 | 第12-13页 |
| ·遗传算法 | 第13页 |
| ·神经网络算法 | 第13页 |
| ·模拟退火算法 | 第13页 |
| ·贝叶斯变量选择方法 | 第13-14页 |
| ·本论文主要使用的数学工具 | 第14-17页 |
| ·主元分析 | 第14-16页 |
| ·偏最小二乘 | 第16-17页 |
| ·本论文的主要研究工作 | 第17-18页 |
| 第二章 基于主元分析的变量选择方法 | 第18-29页 |
| ·基于主元分析的变量选择方法 | 第18-20页 |
| ·基于特征值的变量选择方法 | 第18-19页 |
| ·基于特征向量的变量选择方法 | 第19-20页 |
| ·主元个数的选择 | 第20-23页 |
| ·基于特征值分析的方法 | 第20-21页 |
| ·Cross-validation方法 | 第21-22页 |
| ·Bootstrap方法 | 第22-23页 |
| ·基于多元相关测度准则的变量选择方法 | 第23-24页 |
| ·RV系数 | 第23页 |
| ·M~2-procrustes准则 | 第23页 |
| ·基于典型相关系数的(?)_5和(?)_6准则 | 第23-24页 |
| ·一个算例:用PCA和PLS回归进行变量选择 | 第24-28页 |
| ·M~2-procrustes准则 | 第24-25页 |
| ·用Bootstrap方法选择主元个数 | 第25页 |
| ·用后向回归结合PLS回归进行变量的选择 | 第25-26页 |
| ·方法验证 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于偏最小二乘的变量选择方法 | 第29-38页 |
| ·PLS回归模型的一些描述指标 | 第29-30页 |
| ·本章所用到的数据 | 第30页 |
| ·基于PLS的变量选择 | 第30-32页 |
| ·COEF选元算法 | 第30-31页 |
| ·BSDEP选元算法 | 第31页 |
| ·BQ(Backward-Q_(cum)~2)变量选择算法 | 第31页 |
| ·BVIP方法 | 第31-32页 |
| ·BQ变量选择算法的改进及其应用 | 第32-34页 |
| ·对预测能力指标Q_(cum)~2的讨论 | 第32-33页 |
| ·关于主成分个数的选取 | 第33页 |
| ·用两步法进行弱自变量的剔除 | 第33-34页 |
| ·数值仿真研究 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 基于遗传算法的变量选择方法 | 第38-45页 |
| ·用PLS结合遗传算法进行变量的选择 | 第38-41页 |
| ·算法说明 | 第38-40页 |
| ·算法运行结果 | 第40-41页 |
| ·基于贝叶斯方法和遗传算法的变量选择方法 | 第41-44页 |
| ·用贝叶斯方法进行适应值的计算(计算模型的后验概率) | 第41-43页 |
| ·一个仿真算例 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 基于贝叶斯方法的4-CBA含量的软测量研究 | 第45-53页 |
| ·引言 | 第45-46页 |
| ·PTA氧化过程描述 | 第46页 |
| ·初步选择输入变量 | 第46-48页 |
| ·贝叶斯变量选择方法简介 | 第48-49页 |
| ·过程模型的建立 | 第49-52页 |
| ·模型描述 | 第49-50页 |
| ·节点的选取 | 第50-51页 |
| ·结果讨论 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结及展望 | 第53-58页 |
