| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 泡菜加工品质预测模型研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 加工工艺参数优化方法研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 建模平台研究现状 | 第15页 |
| 1.3 本论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 数据样本预处理方法 | 第17-29页 |
| 2.1 多维数据样本清洗、变换及集成原理 | 第17-18页 |
| 2.2 离群样本检测算法 | 第18-21页 |
| 2.2.1 基于聚类算法的离群样本诊断原理 | 第18-20页 |
| 2.2.2 基于轮廓法的最佳聚类数优化方法 | 第20-21页 |
| 2.3 数据预处理分析结果 | 第21-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于堆叠稀疏自编码的泡菜加工品质预测模型研究 | 第29-47页 |
| 3.1 堆叠稀疏自编码网络框架 | 第29-35页 |
| 3.1.1 稀疏自编码原理 | 第29-31页 |
| 3.1.2 堆叠自编码网络 | 第31-32页 |
| 3.1.3 支持向量回归(SVR) | 第32-35页 |
| 3.2 影响泡菜加工因素分析 | 第35-36页 |
| 3.3 泡菜加工过程建模方法 | 第36-38页 |
| 3.3.1 模型框架 | 第36-37页 |
| 3.3.2 建模流程 | 第37-38页 |
| 3.4 实验过程与结果分析 | 第38-45页 |
| 3.4.1 测试工具和环境 | 第38页 |
| 3.4.2 数据集描述及虚拟样本生成 | 第38-41页 |
| 3.4.3 模型评价指标 | 第41-42页 |
| 3.4.4 测试结果 | 第42-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 基于粒子群算法的泡菜加工工艺参数优化方法 | 第47-58页 |
| 4.1 标准粒子群算法 | 第47-51页 |
| 4.1.1 粒子群算法的基本原理 | 第47-48页 |
| 4.1.2 算法流程 | 第48-49页 |
| 4.1.3 参数的经验设置 | 第49页 |
| 4.1.4 粒子群算法优化性能分析 | 第49-51页 |
| 4.2 泡菜加工工艺参数优化问题及流程 | 第51-53页 |
| 4.3 单目标优化仿真实验及分析 | 第53-55页 |
| 4.3.1 单目标优化目标的确立 | 第53页 |
| 4.3.2 决策变量的选取及约束条件 | 第53-54页 |
| 4.3.3 结果分析 | 第54-55页 |
| 4.4 多目标优化仿真实验及分析 | 第55-57页 |
| 4.4.1 多目标优化目标确立 | 第55页 |
| 4.4.2 决策变量的选取及约束条件 | 第55-56页 |
| 4.4.3 结果分析 | 第56-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 泡菜加工品质预测建模及工艺参数优化软件设计 | 第58-69页 |
| 5.1 建模优化系统功能需求 | 第58-59页 |
| 5.2 系统总体框架 | 第59-60页 |
| 5.3 系统主要功能模块 | 第60-63页 |
| 5.3.1 系统管理 | 第60-61页 |
| 5.3.2 数据管理 | 第61页 |
| 5.3.3 建模优化功能 | 第61-63页 |
| 5.4 系统主体模块实现 | 第63-65页 |
| 5.4.1 用户信息管理 | 第63页 |
| 5.4.2 数据信息管理 | 第63-64页 |
| 5.4.3 模型管理 | 第64页 |
| 5.4.4 模型训练模块 | 第64-65页 |
| 5.4.5 品质预测模块 | 第65页 |
| 5.4.6 工艺优化模块 | 第65页 |
| 5.5 过程建模优化软件在泡菜实际加工过程应用测试 | 第65-68页 |
| 5.6 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结和展望 | 第69-71页 |
| 6.1 总结 | 第69-70页 |
| 6.2 展望 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 | 第76页 |
