| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 创新点 | 第9-13页 |
| 引言 | 第13-14页 |
| 第1章 文献综述 | 第14-22页 |
| 1.1 特征选择方法综述 | 第14-18页 |
| 1.1.1 降维的动因与方法 | 第14-15页 |
| 1.1.2 过滤法(Filter) | 第15页 |
| 1.1.3 卷积法(Wrapper) | 第15-17页 |
| 1.1.4 内嵌法(Embeddedtechniques) | 第17-18页 |
| 1.2 机器学习算法(Machinelearning) | 第18-20页 |
| 1.2.1 自组织特征映射(SOM) | 第18-19页 |
| 1.2.2 支持向量机(SVM) | 第19-20页 |
| 1.3 已有特征选择方法的问题 | 第20-21页 |
| 1.4 论文研究内容 | 第21-22页 |
| 第2章 基于Boruta算法新型顺序变量消除法的研究与应用 | 第22-47页 |
| 2.1 随机森林(Random Forest) | 第22-23页 |
| 2.2 Boruta算法 | 第23-24页 |
| 2.3 新型Boruta-Random Forest顺序变量消除法的提出 | 第24-26页 |
| 2.4 在化合物降解性分类数据的应用 | 第26-33页 |
| 2.4.1 引言 | 第26-27页 |
| 2.4.2 数据与软件 | 第27页 |
| 2.4.3 结果与讨论 | 第27-32页 |
| 2.4.4 小结 | 第32-33页 |
| 2.5 在CO_2吸收工艺上的应用与优化 | 第33-47页 |
| 2.5.1 引言 | 第33页 |
| 2.5.2 过程描述 | 第33-34页 |
| 2.5.3 过程建模 | 第34-39页 |
| 2.5.4 结果与讨论 | 第39-46页 |
| 2.5.5 小结 | 第46-47页 |
| 第3章 基于自组织网络变量聚类的特征子集优选 | 第47-63页 |
| 3.1 卷积法(Wrapper)过拟合问题 | 第47-48页 |
| 3.2 基于SOM变量聚类的新型卷积法的提出 | 第48-50页 |
| 3.3 SOM-RF卷积法在化合物可降解性数据中的应用 | 第50-61页 |
| 3.3.1 遗传算法作为优化方法 | 第50-51页 |
| 3.3.2 试验设计 | 第51页 |
| 3.3.3 基准普通卷积法 | 第51-54页 |
| 3.3.4 SOM-RF卷积法 | 第54-61页 |
| 3.4 小结 | 第61-63页 |
| 第4章 多目标特征子集优选在预测纯组分辛烷值上的应用 | 第63-85页 |
| 4.1 多目标变量选择的目的与意义 | 第63-64页 |
| 4.2 NSGA-Ⅱ作为多目标优化方法 | 第64页 |
| 4.3 多目标特征子集选择预测纯组分辛烷值 | 第64-83页 |
| 4.3.1 引言 | 第65-66页 |
| 4.3.2 材料 | 第66-67页 |
| 4.3.3 两步特征子集选择法 | 第67-69页 |
| 4.3.4 结果与讨论 | 第69-83页 |
| 4.4 所选分子描述符的含义 | 第83页 |
| 4.5 小结 | 第83-85页 |
| 第5章 两阶段多目标卷积法在化合物可降解性中的应用 | 第85-96页 |
| 5.1 多目标卷积法中的过拟合 | 第85-86页 |
| 5.2 两阶段多目标卷积法 | 第86-88页 |
| 5.2.1 两阶段卷积法的提出 | 第86-87页 |
| 5.2.2 两阶段卷积法的有效性 | 第87-88页 |
| 5.3 基于weighted-sum验证降低过拟合 | 第88-90页 |
| 5.4 试验设计 | 第90-91页 |
| 5.5 结果与讨论 | 第91-94页 |
| 5.6 各方法结果对比 | 第94-95页 |
| 5.7 小结 | 第95-96页 |
| 第6章 遗传算法与模式搜索法结合在Lurgi Type甲醇合成中的多目标动态优化 | 第96-109页 |
| 6.1 引言 | 第96-97页 |
| 6.2 模型的建立 | 第97-102页 |
| 6.2.1 反应器模型 | 第98-99页 |
| 6.2.2 反应动力学 | 第99-100页 |
| 6.2.3 失活模型 | 第100-101页 |
| 6.2.4 模拟 | 第101-102页 |
| 6.2.5 问题公式化 | 第102页 |
| 6.3 遗传算法与模式搜索结合方法(GA-GPS) | 第102-106页 |
| 6.3.1 遗传算法的有效性以及问题 | 第103-104页 |
| 6.3.2 结合遗传算法与模式搜索(GA-GPS) | 第104-106页 |
| 6.4 结果与讨论 | 第106-108页 |
| 6.4.1 壳层温度的动态阶梯优化 | 第106页 |
| 6.4.2 壳层温度与CO_2循环率同时优化 | 第106-108页 |
| 6.5 小结 | 第108-109页 |
| 第7章 结论 | 第109-112页 |
| 参考文献 | 第112-120页 |
| 附录A 辛烷值预测所选分子描述符的含义 | 第120-123页 |
| 致谢 | 第123-124页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 | 第124-125页 |
| 学位论文数据集 | 第125页 |
