| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·发酵过程建模方法研究现状 | 第10-11页 |
| ·混合核函数研究现状 | 第11-12页 |
| ·参数优化方法研究现状 | 第12-13页 |
| ·论文主要工作和组织结构 | 第13-15页 |
| 2 最小二乘支持向量机及其改进 | 第15-26页 |
| ·支持向量机 | 第15-17页 |
| ·最小二乘支持向量机 | 第17-19页 |
| ·最小二乘支持向量机原理 | 第17-18页 |
| ·最小二乘支持向量机在实际应用中的若干问题 | 第18-19页 |
| ·改进的最小二乘支持向量机 | 第19-22页 |
| ·鲁棒最小二乘支持向量机 | 第19-21页 |
| ·稀疏最小二乘支持向量机 | 第21-22页 |
| ·改进的最小二乘支持向量机方法有效性验证 | 第22-24页 |
| ·标准数据集介绍 | 第22-23页 |
| ·误差分析的指标 | 第23-24页 |
| ·实验结果 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 3 混合核函数 | 第26-41页 |
| ·核函数介绍及分析 | 第26-28页 |
| ·核函数的理论基础 | 第26-27页 |
| ·核函数介绍 | 第27-28页 |
| ·核函数的性质 | 第28页 |
| ·混合核函数的构造 | 第28-33页 |
| ·参数优化和验证方法 | 第33-40页 |
| ·基本粒子群优化算法 | 第34-35页 |
| ·量子粒子群优化算法 | 第35-37页 |
| ·优化方法的比较 | 第37-39页 |
| ·交叉验证(Cross Validation)方法 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 4 基于混合核函数的LS-SVM在蛋白质发酵建模中的应用 | 第41-53页 |
| ·蛋白质发酵 | 第41-42页 |
| ·样本描述 | 第42-43页 |
| ·混合核函数在蛋白质发酵建模中的应用 | 第43-47页 |
| ·混合核函数LS-SVM模型仿真结果及分析 | 第47-52页 |
| ·仿真结果 | 第47-51页 |
| ·结果分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |