建模与优化中的特征变量降维与元模型技术研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第12-29页 |
| 1.1 选题的目的和意义 | 第12-14页 |
| 1.2 特征变量降维技术 | 第14-22页 |
| 1.3 LVM降维技术 | 第22-23页 |
| 1.4 变量保真元模型技术 | 第23-24页 |
| 1.5 多目标优化技术 | 第24-26页 |
| 1.6 本文的主要研究内容 | 第26-29页 |
| 2 R-GPLVM与SVM/SVR-BB降维算法 | 第29-51页 |
| 2.1 引言 | 第29页 |
| 2.2 GPLVM降维模型 | 第29-30页 |
| 2.3 GPR回归模型 | 第30-31页 |
| 2.4 R-GPLVM与超参数优化 | 第31-35页 |
| 2.5 SVM/SVR特征子集筛选 | 第35-41页 |
| 2.6 改进的BB降维算法 | 第41-50页 |
| 2.7 本章小结 | 第50-51页 |
| 3 变量保真元模型 | 第51-69页 |
| 3.1 引言 | 第51-52页 |
| 3.2 变量保真元模型技术 | 第52-54页 |
| 3.3 机器学习和元模型融合 | 第54-55页 |
| 3.4 ELM元模型 | 第55-56页 |
| 3.5 SVM非线性函数近似元模型 | 第56-67页 |
| 3.6 各种元模型近似方法的关系 | 第67-68页 |
| 3.7 本章小结 | 第68-69页 |
| 4 R-GPLVM与GA-ELM预锻件元模型 | 第69-96页 |
| 4.1 引言 | 第69-72页 |
| 4.2 预锻件元模型的建立 | 第72-79页 |
| 4.3 结果分析 | 第79-95页 |
| 4.4 本章小结 | 第95-96页 |
| 5 LSSVM回弹元模型与多目标优化 | 第96-128页 |
| 5.1 引言 | 第96-98页 |
| 5.2 大尺寸U形件折弯工艺 | 第98-101页 |
| 5.3 回弹元模型与多目标优化 | 第101-110页 |
| 5.4 结果分析 | 第110-127页 |
| 5.5 本章小结 | 第127-128页 |
| 6 基于递归核SVR的GO涂层厚度元模型 | 第128-147页 |
| 6.1 引言 | 第128-130页 |
| 6.2 电沉积GO/DTES涂层工艺与数据 | 第130-133页 |
| 6.3 改进的BB-递归核SVR元模型 | 第133-134页 |
| 6.4 RSM算法 | 第134-135页 |
| 6.5 结果分析 | 第135-145页 |
| 6.6 本章小结 | 第145-147页 |
| 7 全文总结 | 第147-149页 |
| 7.1 主要成果 | 第147-148页 |
| 7.2 论文创新点 | 第148页 |
| 7.3 研究展望 | 第148-149页 |
| 致谢 | 第149-150页 |
| 参考文献 | 第150-163页 |
| 附录1 攻读博士学位期间的主要论著 | 第163-164页 |
| 附录2 博士期间参与的课题研究情况 | 第164页 |
