| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 插图索引 | 第11-12页 |
| 附表索引 | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-24页 |
| ·聚合转化率软测量课题研究的意义 | 第13-14页 |
| ·软测量技术构成 | 第14-16页 |
| ·辅助变量选择 | 第14-15页 |
| ·数据采集及处理 | 第15-16页 |
| ·软测量模型建立 | 第16页 |
| ·软测量模型校正 | 第16页 |
| ·软测量建模方法 | 第16-22页 |
| ·基于工艺机理建模 | 第16-17页 |
| ·基于状态估计建模 | 第17页 |
| ·基于回归估计建模 | 第17-19页 |
| ·基于神经网络建模 | 第19页 |
| ·基于统计理论建模 | 第19-21页 |
| ·基于模式识别建模 | 第21页 |
| ·基于模糊数学建模 | 第21页 |
| ·基于相关分析建模 | 第21页 |
| ·基于过程层析成像建模 | 第21-22页 |
| ·论文的主要研究内容及章节安排 | 第22-24页 |
| 第2章 丁苯橡胶聚合转化率软测量辅助变量选取 | 第24-29页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·丁苯橡胶工艺及生产流程简介 | 第24-26页 |
| ·丁苯橡胶工艺简介 | 第24页 |
| ·丁苯橡胶主要原料及生产流程简介 | 第24-26页 |
| ·影响丁苯橡胶产品质量的因素分析 | 第26页 |
| ·影响丁苯橡胶产品质量的因素 | 第26页 |
| ·聚合转化率控制在丁苯橡胶生产中的重要性分析 | 第26页 |
| ·聚合转化率辅助变量的选取 | 第26-28页 |
| ·聚合转化率辅助变量选取原则 | 第26-27页 |
| ·聚合转化率辅助变量确立 | 第27页 |
| ·聚合转化率辅助变量采集 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于 KPCA–LSSVM 的丁苯橡胶聚合转化率软测量 | 第29-37页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·基于 KPCA-LSSVM 的丁苯橡胶聚合转化率建模 | 第29-33页 |
| ·PCA 算法及其在数据处理存在问题 | 第29-30页 |
| ·KPCA 算法简介 | 第30-31页 |
| ·LSSVM 算法 | 第31-32页 |
| ·基于 KPCA-LSSVM 丁苯橡胶聚合转化率建模流程 | 第32-33页 |
| ·基于 KPCA-LSSVM 模型的丁苯橡胶聚合转化率预测 | 第33-36页 |
| ·预测模型建立 | 第33-34页 |
| ·预测结果分析 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于多核技术的丁苯橡胶聚合转化率软测量 | 第37-45页 |
| ·引言 | 第37-38页 |
| ·基于 KPCA-MK-RBF 的丁苯橡胶聚合转化率建模 | 第38-41页 |
| ·RBF 神经网络简介 | 第38-39页 |
| ·混合核 RBF 神经网络 | 第39-40页 |
| ·基于 KPCA-MK-RBF 的丁苯橡胶聚合转化率建模流程 | 第40-41页 |
| ·基于 KPCA-MK-RBF 模型的丁苯橡胶聚合转化率预测 | 第41-44页 |
| ·预测模型建立 | 第41页 |
| ·模型测试及结果分析 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 基于核函数的 PLS 丁苯橡胶聚合转化率软测量 | 第45-52页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·基于 KPLS 的丁苯橡胶聚合转化率建模 | 第45-48页 |
| ·PLS 迭代算法 | 第45-46页 |
| ·PLS 算法分析及改进 | 第46-47页 |
| ·KPLS 算法简介 | 第47-48页 |
| ·基于 KPLS 的丁苯橡胶聚合转化率建模流程 | 第48页 |
| ·基于 KPLS 的丁苯橡胶聚合转化率预测 | 第48-51页 |
| ·预测模型建立 | 第48页 |
| ·预测结果分析 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 结论与展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第60-61页 |
| 附录 B部分丁苯橡胶聚合转化率数据 | 第61-64页 |
