| 致谢 | 第5-7页 |
| 摘要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 缩写 | 第17-18页 |
| 1 绪论 | 第18-32页 |
| 1.1 课题背景和意义 | 第18-19页 |
| 1.2 过程监测的研究内容与主要方法 | 第19-23页 |
| 1.2.1 过程监测的概念与研究内容 | 第19-20页 |
| 1.2.2 过程监测的主要方法 | 第20-23页 |
| 1.3 数据驱动的过程监测方法研究现状 | 第23-28页 |
| 1.3.1 过程监测方法的研究现状 | 第23-27页 |
| 1.3.2 集成学习方法研究现状 | 第27-28页 |
| 1.3.3 集成学习过程监测 | 第28页 |
| 1.4 本文研究内容与创新点介绍 | 第28-31页 |
| 1.4.1 本文主要研究内容 | 第28-29页 |
| 1.4.2 各章节内容和创新点介绍 | 第29-31页 |
| 1.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 2 基础知识介绍 | 第32-42页 |
| 2.1 引言 | 第32页 |
| 2.2 主元分析 | 第32-33页 |
| 2.3 偏最小二乘 | 第33-34页 |
| 2.4 概率主元分析与因子分析 | 第34页 |
| 2.5 核主元分析和核偏最小二乘 | 第34-36页 |
| 2.6 独立成分分析 | 第36-37页 |
| 2.7 高斯混合模型 | 第37-38页 |
| 2.8 支持向量数据描述 | 第38-39页 |
| 2.9 动态监测模型 | 第39页 |
| 2.10 支持向量机 | 第39-40页 |
| 2.11 费舍尔判别分析 | 第40-41页 |
| 2.12 本章小结 | 第41-42页 |
| 3 基于模型评价的过程监测集成方法研究 | 第42-62页 |
| 3.1 引言 | 第42-43页 |
| 3.2 层次分析法 | 第43-44页 |
| 3.3 基于AHP评价的多模型集成故障检测研究 | 第44-49页 |
| 3.3.1 基于AHP的模型评价 | 第45-47页 |
| 3.3.2 基于多模型集成的在线故障检测 | 第47-49页 |
| 3.4 基于AHP评价的多模型集成故障分类研究 | 第49-52页 |
| 3.4.1 基于AHP的离线模型评价 | 第49-51页 |
| 3.4.2 基于多模型集成的在线故障分类 | 第51-52页 |
| 3.5 实例研究 | 第52-61页 |
| 3.5.1 故障检测 | 第54-58页 |
| 3.5.2 故障分类 | 第58-61页 |
| 3.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 4 基于集成选择的改进随机森林故障分类方法 | 第62-78页 |
| 4.1 引言 | 第62-63页 |
| 4.2 预备知识 | 第63-66页 |
| 4.2.1 C4.5决策树 | 第63-64页 |
| 4.2.2 随机森林 | 第64-65页 |
| 4.2.3 层次聚类 | 第65-66页 |
| 4.3 基于静态集成选择的随机森林故障分类方法 | 第66-68页 |
| 4.3.1 基于层次聚类的静态选择 | 第67-68页 |
| 4.3.2 随机森林的在线故障分类 | 第68页 |
| 4.4 基于动态集成选择的改进随机森林故障分类方法 | 第68-71页 |
| 4.4.1 基于k近邻-层次聚类的动态决策树选择 | 第69-70页 |
| 4.4.2 基于加权概率随机森林的在线故障分类 | 第70-71页 |
| 4.5 实例研究 | 第71-76页 |
| 4.6 本章小结 | 第76-78页 |
| 5 基于深度集成森林模型的故障分类研究 | 第78-90页 |
| 5.1 引言 | 第78-79页 |
| 5.2 XGBoost | 第79-81页 |
| 5.3 深度集成森林故障分类 | 第81-84页 |
| 5.3.1 模型训练过程 | 第81-84页 |
| 5.3.2 在线故障分类 | 第84页 |
| 5.4 实例研究 | 第84-88页 |
| 5.5 本章小结 | 第88-90页 |
| 6 基于数据驱动的过程监测模型集成框架 | 第90-110页 |
| 6.1 引言 | 第90-91页 |
| 6.2 数据驱动的故障检测和分类框架 | 第91-99页 |
| 6.2.1 模型选择 | 第92-95页 |
| 6.2.2 模型评价 | 第95-97页 |
| 6.2.3 模型融合 | 第97-99页 |
| 6.3 实例研究 | 第99-109页 |
| 6.3.1 非线性过程数值例子 | 第99-100页 |
| 6.3.2 非高斯过程数值例子 | 第100-102页 |
| 6.3.3 动态过程数值例子 | 第102-104页 |
| 6.3.4 TE过程仿真实例 | 第104-109页 |
| 6.4 本章小结 | 第109-110页 |
| 7 总结与展望 | 第110-114页 |
| 7.1 研究工作总结 | 第110-111页 |
| 7.2 研究工作展望 | 第111-114页 |
| 参考文献 | 第114-124页 |
| 个人简历 | 第124-125页 |
| 攻读博士学位期间完成的科研成果 | 第125-126页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第126页 |