基于基因表达式编程的化工过程监测
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·过程监测的研究背景及意义 | 第10页 |
| ·过程监测的一般步骤 | 第10-12页 |
| ·过程监测的方法及研究现状 | 第12-14页 |
| ·过程监测的方法 | 第12-13页 |
| ·基于数据驱动的过程监测研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文的研究工作 | 第14-17页 |
| ·研究工作的引入 | 第14-15页 |
| ·研究内容及框架 | 第15-17页 |
| 第二章 基因表达式编程简介 | 第17-24页 |
| ·基因表达式编程基本概念 | 第17-19页 |
| ·终端集和函数集 | 第17-18页 |
| ·GEP 染色体和表达树 | 第18-19页 |
| ·GEP 算法流程 | 第19-20页 |
| ·适应度函数 | 第20页 |
| ·遗传操作 | 第20-22页 |
| ·基因表达式编程的应用 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于基因表达式编程的非线性特征提取 | 第24-47页 |
| ·PCA 基本原理 | 第24-27页 |
| ·KPCA 基本原理 | 第27-32页 |
| ·核函数介绍 | 第27-28页 |
| ·KPCA 基本原理 | 第28-31页 |
| ·基于高斯核的KPCA 理论分析 | 第31-32页 |
| ·基于基因表达式编程(GEP)的非线性特征提取 | 第32-36页 |
| ·基于GEP 的非线性特征提取基本思想 | 第32-33页 |
| ·GEP-PCA 具体算法步骤 | 第33-36页 |
| ·案例研究及分析 | 第36-46页 |
| ·案例1 | 第36-39页 |
| ·案例2 | 第39-42页 |
| ·案例3 | 第42-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于基因表达式编程的特征提取及分类 | 第47-63页 |
| ·支持向量机分类原理 | 第47-52页 |
| ·二类可分问题 | 第47-51页 |
| ·多类分类问题 | 第51-52页 |
| ·润滑油重质装置流程简介 | 第52-54页 |
| ·润滑油重质装置流程简介 | 第52-54页 |
| ·重要过程变量的描述 | 第54页 |
| ·基于基因表达式编程(GEP)的特征提取及分类 | 第54-58页 |
| ·核函数的构造 | 第55-56页 |
| ·KGEP-PCA-SVM 的具体算法步骤 | 第56-58页 |
| ·过程监测案例研究 | 第58-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
