| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第7页 |
| 1.2 软测量技术的研究现状 | 第7-13页 |
| 1.2.1 软测量技术概述 | 第7-9页 |
| 1.2.2 软测量建模方法概述 | 第9-11页 |
| 1.2.3 软测量的对象特征 | 第11-13页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 慢特征分析及其回归建模 | 第15-25页 |
| 2.1 慢特征回归建模 | 第15-18页 |
| 2.1.1 慢特征分析 | 第15-17页 |
| 2.1.2 慢特征线性回归 | 第17-18页 |
| 2.2 基于慢特征回归的软测量建模步骤 | 第18-19页 |
| 2.3 仿真实验 | 第19-24页 |
| 2.3.1 TE过程简介 | 第19-20页 |
| 2.3.2 仿真结果与分析 | 第20-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于非线性慢特征分析的高斯过程回归建模 | 第25-35页 |
| 3.1 非线性慢特征分析 | 第25-26页 |
| 3.2 高斯过程回归 | 第26-27页 |
| 3.3 基于非线性慢特征分析的高斯过程回归建模方法步骤 | 第27-28页 |
| 3.4 仿真实验 | 第28-34页 |
| 3.4.1 青霉素发酵过程简介 | 第28-29页 |
| 3.4.2 仿真结果与分析 | 第29-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于核慢特征分析和时滞估计的GPR建模 | 第35-45页 |
| 4.1 基于核慢特征分析的特征提取 | 第35-36页 |
| 4.2 模糊曲线分析进行变量时滞估计 | 第36-37页 |
| 4.3 基于核慢特征分析和时滞估计的GPR建模算法步骤 | 第37-38页 |
| 4.4 仿真实验 | 第38-43页 |
| 4.4.1 脱丁烷塔数据集介绍 | 第38-39页 |
| 4.4.2 仿真结果与分析 | 第39-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第五章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 5.1 工作总结 | 第45页 |
| 5.2 前景展望 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第52页 |