改进的高维非线性PLS回归方法及应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-31页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·研究背景 | 第10-13页 |
| ·偏最小二乘回归 | 第10-11页 |
| ·降维方法 | 第11-12页 |
| ·特异点识别方法 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-19页 |
| ·国内研究现状 | 第13-16页 |
| ·国外研究现状 | 第16-18页 |
| ·研究述评 | 第18-19页 |
| ·基本思路与研究方法 | 第19-22页 |
| ·改进的非线性偏最小二乘回归 | 第19-21页 |
| ·二叉树降维方法 | 第21页 |
| ·特异点识别方法 | 第21-22页 |
| ·论文的主要内容及创新之处 | 第22-31页 |
| ·论文主要内容 | 第22-24页 |
| ·创新之处及研究成果 | 第24-29页 |
| ·小结 | 第29-31页 |
| 第二章 偏最小二乘回归及其辅助分析技术 | 第31-40页 |
| ·引言 | 第31-33页 |
| ·偏最小二乘回归模型 | 第33-36页 |
| ·线性模型 | 第33-36页 |
| ·通径模型和递阶模型 | 第36页 |
| ·辅助分析技术 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 改进的非线性偏最小二乘回归模型 | 第40-68页 |
| ·引言 | 第40-41页 |
| ·传统的非线性偏最小二乘回归 | 第41-43页 |
| ·非线性建模方法 | 第41-42页 |
| ·传统的非线性PLS 回归存在的问题 | 第42-43页 |
| ·改进的非线性偏最小二乘回归模型 | 第43-61页 |
| ·计算方法 | 第43-46页 |
| ·应用案例 | 第46-61页 |
| ·与其他回归方法的比较分析 | 第61-66页 |
| ·多元线性回归 | 第61-62页 |
| ·主成分回归 | 第62-63页 |
| ·多项式回归 | 第63-65页 |
| ·拟合效果分析 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-68页 |
| 第四章 二叉树降维方法 | 第68-99页 |
| ·引言 | 第68-69页 |
| ·二叉树降维方法 | 第69-82页 |
| ·基础方法 | 第69-72页 |
| ·计算方法 | 第72-82页 |
| ·案例分析 | 第82-85页 |
| ·降维二叉树评价方法 | 第85-92页 |
| ·方法概述 | 第85页 |
| ·应用案例 | 第85-92页 |
| ·回归模型的降维方法 | 第92-97页 |
| ·计算方法 | 第92-94页 |
| ·应用案例 | 第94-97页 |
| ·本章小结 | 第97-99页 |
| 第五章 特异点识别方法 | 第99-115页 |
| ·引言 | 第99-102页 |
| ·特异点产生原因 | 第99-100页 |
| ·特异点处理方法 | 第100-102页 |
| ·第1主成分t_1/u_1 散点图 | 第102-104页 |
| ·T~2 椭圆、T~2 椭球及T~2 超椭球 | 第104-109页 |
| ·二维空间T~2 椭圆 | 第104-108页 |
| ·三维空间T~2 椭球 | 第108页 |
| ·高维空间T~2 超椭球 | 第108-109页 |
| ·高维空间谱系图 | 第109-114页 |
| ·基于样本点的高维空间谱系图 | 第109-111页 |
| ·基于主成分的高维空间谱系图 | 第111-114页 |
| ·本章小结 | 第114-115页 |
| 第六章 总结与展望 | 第115-119页 |
| ·总结 | 第115-117页 |
| ·展望 | 第117-119页 |
| 参考文献 | 第119-126页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第126-127页 |
| 附录 | 第127-130页 |
| 致谢 | 第130页 |
