| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 课题背景 | 第11-12页 |
| 1.1.1 打孔水松纸及其发展现状 | 第11-12页 |
| 1.1.2 吸烟对人体健康的影响 | 第12页 |
| 1.2 水松纸透气度检测技术的发展和研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 水松纸透气度的离线检测 | 第12-16页 |
| 1.2.2 水松纸透气度的在线检测 | 第16-17页 |
| 1.3 软测量技术概述 | 第17-21页 |
| 1.3.1 软测量技术简介 | 第17页 |
| 1.3.2 软测量模型的建立方法分析 | 第17-20页 |
| 1.3.3 软侧量建模步骤 | 第20-21页 |
| 1.4 论文主要工作及章节安排 | 第21-23页 |
| 第二章 最小二乘支持向量机原理分析及检测模型建立 | 第23-37页 |
| 2.1 支持向量机 | 第23-30页 |
| 2.1.1 支持向量机的基本思想 | 第23-25页 |
| 2.1.2 支持向量机核函数 | 第25-27页 |
| 2.1.3 支持向量机回归算法 | 第27-28页 |
| 2.1.4 最小二乘支持向量机 | 第28-30页 |
| 2.2 打孔水松纸透气度图像处理过程 | 第30-32页 |
| 2.2.1 图像处理的目的 | 第30-31页 |
| 2.2.2 图像处理过程 | 第31-32页 |
| 2.3 数据采集与处理 | 第32-34页 |
| 2.3.1 辅助变量的选择 | 第32页 |
| 2.3.2 建模数据预处理 | 第32-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-37页 |
| 第三章 基于PSO-LSSVM的水松纸透气度软测量模型 | 第37-51页 |
| 3.1 粒子群算法概述 | 第37-40页 |
| 3.1.1 粒子群算法基本原理 | 第37-39页 |
| 3.1.2 粒子群算法的特点 | 第39-40页 |
| 3.2 基于PSO优化的软测量模型仿真结果分析 | 第40-49页 |
| 3.2.1 基于PSO-LSSVM的水松纸透气度软测量模型的建立 | 第40-42页 |
| 3.2.2 单输入模型仿真结果分析 | 第42-46页 |
| 3.2.3 输入模型仿真结果分析 | 第46-49页 |
| 3.3 本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 基于AdaBoost-PSO-LSSVM的水松纸透气度软测量模型 | 第51-67页 |
| 4.1 AdaBoost算法概述 | 第51-54页 |
| 4.1.1 Boosting算法 | 第51-52页 |
| 4.1.2 AdaBoost的基本原理 | 第52-54页 |
| 4.2 基于改进的AdaBoost-LSSVM算法 | 第54-58页 |
| 4.2.1 算法改进理论基础 | 第55-57页 |
| 4.2.2 改进的AdaBoost-LSSVM算法 | 第57-58页 |
| 4.3 基于改进的AdaBoost-PSO-LSSVM的软测量模型仿真结果分析 | 第58-66页 |
| 4.3.1 基于改进的AdaBoost-PSO-LSSVM的水松纸透气度软测量模型的建立 | 第58-59页 |
| 4.3.2 单输入模型仿真结果分析 | 第59-62页 |
| 4.3.3 双输入模型仿真结果分析 | 第62-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 总结 | 第67-68页 |
| 5.2 展望 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 附录A (攻读学位期间所取得的相关科研成果) | 第75-77页 |
| 附录B (实验数据) | 第77-80页 |
