| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-15页 |
| ·课题背景与意义 | 第12-13页 |
| ·全文内容安排 | 第13-15页 |
| 第二章 文献综述 | 第15-33页 |
| ·前言 | 第15页 |
| ·软测量技术 | 第15-20页 |
| ·辅助变量选择 | 第16页 |
| ·数据采集与预处理 | 第16-18页 |
| ·软测量建模 | 第18-19页 |
| ·模型在线校正 | 第19-20页 |
| ·多模型融合建模方法 | 第20-28页 |
| ·数据驱动融合建模 | 第20-24页 |
| ·混合建模 | 第24-27页 |
| ·研究展望 | 第27-28页 |
| ·聚烯烃熔融指数软测量建模研究现状 | 第28-32页 |
| ·机理建模方法 | 第28-29页 |
| ·数据驱动建模方法 | 第29-30页 |
| ·多模型融合建模方法 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 聚丙烯瞬时熔融指数软测量建模 | 第33-63页 |
| ·前言 | 第33页 |
| ·聚丙烯生产工艺 | 第33-35页 |
| ·聚丙烯熔融指数 | 第35-36页 |
| ·瞬时熔融指数机理模型 | 第36-40页 |
| ·模型建立 | 第36-37页 |
| ·参数估计 | 第37-40页 |
| ·Elman神经网络模型 | 第40-43页 |
| ·模型结构 | 第41-42页 |
| ·学习算法 | 第42-43页 |
| ·集成Elman神经网络模型 | 第43-50页 |
| ·集成神经网络 | 第43-44页 |
| ·Bagging集成学习技术 | 第44-49页 |
| ·实施步骤 | 第49-50页 |
| ·瞬时熔融指数软测量 | 第50-62页 |
| ·机理模型 | 第50-51页 |
| ·Elman神经网络模型 | 第51-56页 |
| ·集成Elman神经网络模型 | 第56-60页 |
| ·模型性能比较分析 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第四章 聚丙烯累积熔融指数软测量建模与牌号切换策略研究 | 第63-77页 |
| ·前言 | 第63-64页 |
| ·累积熔融指数机理模型 | 第64-67页 |
| ·模型推导 | 第64-66页 |
| ·模型简化 | 第66-67页 |
| ·累积熔融指数混合模型 | 第67-70页 |
| ·瞬时熔融指数估计 | 第67-69页 |
| ·混合模型设计框架 | 第69-70页 |
| ·牌号切换策略研究 | 第70-76页 |
| ·氢气浓度影响 | 第70页 |
| ·一步调整策略 | 第70-73页 |
| ·多步调整策略 | 第73-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第五章 总结与展望 | 第77-80页 |
| ·全文总结 | 第77-78页 |
| ·研究展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第88页 |