| 第一章 绪论 | 第1-18页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-16页 |
| ·发酵过程生物量离线测量 | 第9页 |
| ·基于传感技术的生物量在线测量 | 第9页 |
| ·基于软测量技术的生物量在线检测 | 第9-16页 |
| ·本课题的研究意义和主要研究内容 | 第16-18页 |
| ·课题的研究意义 | 第16页 |
| ·主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第二章 支持向量机及其建模方法 | 第18-30页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·统计学习理论 | 第18-23页 |
| ·经验风险最小化原则 | 第19-20页 |
| ·VC(Vapnik Chervonenkis)维 | 第20-21页 |
| ·推广性的界 | 第21-22页 |
| ·结构风险最小化准则 | 第22-23页 |
| ·支持向量机 | 第23-27页 |
| ·最优分类面和广义最优分类面 | 第23-25页 |
| ·支持向量机及其建模 | 第25-26页 |
| ·核函数 | 第26-27页 |
| ·支持向量机回归模型 | 第27-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于标准SVM的生物量软测量建模 | 第30-40页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·酵母发酵生产谷胱甘肽 | 第30-33页 |
| ·谷胱甘肽的结构和功能 | 第30-31页 |
| ·生物发酵过程 | 第31-33页 |
| ·基于标准SVM的生物量软测量模型建立 | 第33-35页 |
| ·模型结构 | 第33-34页 |
| ·数据处理 | 第34-35页 |
| ·生物量软测量模型建立 | 第35页 |
| ·仿真实验 | 第35-39页 |
| ·基于标准SVM建模的实验结果 | 第35-37页 |
| ·模型参数分析 | 第37-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于SVM改进算法的生物量软测量建模 | 第40-55页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·ν-SVM软测量建模 | 第40-43页 |
| ·加权支持向量机软测量建模 | 第43-46页 |
| ·最小二乘支持向量机软测量建模 | 第46-49页 |
| ·加权最小二乘支持向量机软测量建模 | 第49-53页 |
| ·小结 | 第53-55页 |
| 第五章 结论与展望 | 第55-57页 |
| ·结论 | 第55-56页 |
| ·展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 研究生期间发表的论文 | 第62页 |