| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 间歇过程及其特点 | 第13-16页 |
| 1.2.1 间歇过程介绍 | 第13-14页 |
| 1.2.2 间歇过程的特点 | 第14-16页 |
| 1.3 间歇过程故障监测 | 第16-17页 |
| 1.3.1 过程故障 | 第16页 |
| 1.3.2 过程监测方法 | 第16-17页 |
| 1.4 间歇过程监控方法研究现状 | 第17-20页 |
| 1.4.1 针对高维数据特征提取方法的研究现状 | 第17-19页 |
| 1.4.2 针对流形学习参数选择的研究现状 | 第19页 |
| 1.4.3 针对OCSVM间歇过程故障监测方法的研究现状 | 第19-20页 |
| 1.5 本文研究内容章节安排 | 第20-21页 |
| 1.6 本章小结 | 第21-23页 |
| 第2章 基于MLLE的间歇过程监测研究 | 第23-49页 |
| 2.1 引言 | 第23-24页 |
| 2.2 局部线性嵌入 | 第24-26页 |
| 2.3 多向局部线性嵌入 | 第26-29页 |
| 2.3.1 三维数据的处理 | 第26-27页 |
| 2.3.2 基于MLLE的故障监测 | 第27-29页 |
| 2.4 改进的MLLE | 第29-36页 |
| 2.4.1 自适应邻域参数选择 | 第29-31页 |
| 2.4.2 极大似然估计 | 第31-34页 |
| 2.4.3 基于改进的MLLE的故障监测 | 第34-36页 |
| 2.5 仿真验证与结果分析 | 第36-47页 |
| 2.5.1 青霉素发酵过程简介 | 第36-39页 |
| 2.5.2 实验设置与数据分析 | 第39-40页 |
| 2.5.3 监测结果与分析 | 第40-47页 |
| 2.6 本章小结 | 第47-49页 |
| 第3章 基于OCSVM构建监控统计量的故障监测 | 第49-61页 |
| 3.1 引言 | 第49页 |
| 3.2 单类支持向量机（OCSVM） | 第49-54页 |
| 3.2.1 单类支持向量机的原理及构造 | 第49-52页 |
| 3.2.2 模型有效性验证 | 第52-54页 |
| 3.3 单类支持向量机的故障监测 | 第54-57页 |
| 3.3.1 监控统计量的构造 | 第55-56页 |
| 3.3.2 故障监测步骤 | 第56-57页 |
| 3.4 实验验证与结果分析 | 第57-60页 |
| 3.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第4章 基于改进MLLE-OCSVM的间歇过程故障监测 | 第61-69页 |
| 4.1 引言 | 第61页 |
| 4.2 MLLE与OCSVM算法的融合算法 | 第61-64页 |
| 4.2.1 基于改进的MLLE-OCSVM的故障监测步骤 | 第62-64页 |
| 4.3 青霉素发酵过程故障监测实验结果与分析 | 第64-68页 |
| 4.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第5章 实际工业发酵过程建模及监测 | 第69-75页 |
| 5.1 工业大肠杆菌的生产 | 第69-70页 |
| 5.2 工业大肠杆菌发酵过程工艺简介 | 第70-71页 |
| 5.3 大肠杆菌发酵过程建模 | 第71-72页 |
| 5.4 大肠杆菌发酵过程监测及分析 | 第72-74页 |
| 5.5 本章小结 | 第74-75页 |
| 总结与展望 | 第75-77页 |
| 总结 | 第75-76页 |
| 展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-79页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
