高斯过程回归在线软测量建模改进研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 软测量技术的发展与研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.1 发展历程及研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 高斯过程回归算法相关研究 | 第9-10页 |
| 1.3 软测量建模方法概述及基本步骤 | 第10-13页 |
| 1.3.1 软测量建模方法概述 | 第10-12页 |
| 1.3.2 软测量建模的基本步骤 | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 GPR软测量建模基本理论 | 第15-23页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 高斯过程回归算法 | 第15-16页 |
| 2.3 数值仿真 | 第16-18页 |
| 2.4 实例仿真 | 第18-22页 |
| 2.4.1 青霉素发酵过程简介 | 第18-19页 |
| 2.4.2 青霉素发酵过程建模 | 第19-22页 |
| 2.5 小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于动态更新的软测量建模方法 | 第23-31页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 局部与整体模型更新算法及误差补偿问题 | 第23-27页 |
| 3.2.1 局部模型更新算法 | 第23-24页 |
| 3.2.2 局部与整体模型更新策略 | 第24-25页 |
| 3.2.3 EGMM误差高斯混合模型 | 第25-26页 |
| 3.2.4 软测量建模流程及步骤 | 第26-27页 |
| 3.3 实例仿真 | 第27-30页 |
| 3.4 小结 | 第30-31页 |
| 第四章 带奇异点检测补偿的软测量建模方法 | 第31-39页 |
| 4.1 引言 | 第31页 |
| 4.2 基础算法及建模流程 | 第31-34页 |
| 4.2.1 拉依达准则检测算法 | 第31页 |
| 4.2.2 改进拉依达准则检测算法 | 第31-32页 |
| 4.2.3 辅助模型补偿算法 | 第32-33页 |
| 4.2.4 软测量建模流程及步骤 | 第33-34页 |
| 4.3 实例仿真 | 第34-38页 |
| 4.4 小结 | 第38-39页 |
| 第五章 结论与展望 | 第39-41页 |
| 5.1 结论 | 第39-40页 |
| 5.2 展望 | 第40-41页 |
| 致谢 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-46页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表论文 | 第46页 |
