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香烟质量控制数学建模研究

学位论文版权使用授权书第1-4页
同济大学学位论文原创性声明第4-5页
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-8页
目录第8-12页
第一章 引言第12-18页
   ·烟草业目前所面临的现状第12-13页
   ·计算机辅助卷烟设计第13-14页
   ·国内外研究现状第14-17页
     ·CO、尼古丁和焦油来源第14-15页
     ·常用的降焦手段第15-16页
     ·国内外研究热点第16-17页
   ·本论文研究内容第17-18页
第二章 模型抽象第18-23页
   ·数学建模定义第18页
   ·建立数学模型的方法和步骤第18-19页
   ·研究的实际对象第19-20页
   ·几个假设条件第20-21页
   ·假设条件是如何被满足的第21页
   ·模型抽象第21-23页
第三章 本文采用的化学计量学方法第23-47页
   ·线性数学模型定义第23-24页
   ·线性数学模型的求解第24-27页
     ·直接回归法(OLS,ordinary least squares)第24页
     ·主成分回归法(PCR, principal component regression)第24-25页
     ·偏最小二乘回归法(PLS, partial least squares)第25-27页
   ·数据的预处理及还原第27-28页
   ·PLS公式显式表达第28-30页
   ·贡献率确定成分数第30-31页
   ·交叉验证确定成分数第31-32页
   ·遗传算法与偏最小二乘回归联用第32-33页
     ·遗传算法的原理第32页
     ·遗传算法与PLS连用第32-33页
     ·编码方案第33页
     ·适应度函数方案第33页
   ·史前进化第33-37页
     ·面临的问题第34页
     ·史前进化的定义第34-35页
     ·史前进化中染色体编码及其初始化第35-36页
     ·史前进化中淘汰原则第36页
     ·史前进化中适应度函数第36-37页
     ·史前进化步骤第37页
     ·关于史前进化的一些讨论第37页
   ·神经网络第37-40页
     ·标准 BP算法第38-40页
     ·BP算法的改进第40页
   ·模型评估第40-47页
     ·相关的统计量第41-42页
     ·相关的分布第42-43页
     ·线性回归关系的显著性检验第43-45页
     ·回归参数的统计推断第45-47页
第四章 实验设计第47-52页
   ·解决对象第47页
   ·因子间的约束及处理方案第47-48页
   ·算法原理第48-51页
     ·平衡性第49页
     ·正交性第49页
     ·遗传算法编码方案第49-51页
   ·遗传算法的改进第51-52页
     ·多点交叉第51页
     ·两点同时变异第51-52页
第五章 软件设计及实现第52-63页
   ·软件编写的背景和目标第52页
   ·软件运行的软硬件环境第52-53页
   ·软件设计原则第53页
   ·软件结构设计第53-56页
   ·软件功能模块设计第56-61页
     ·模型管理第56-57页
     ·样本管理第57页
     ·模型计算第57-58页
     ·预报未知样第58页
     ·奇异点的检测第58-59页
     ·交叉验证选取主成分第59页
     ·方法联用第59页
     ·模型公式显式表达第59-60页
     ·模型评估第60页
     ·安全管理第60-61页
   ·数据库设计第61-63页
第六章 结果讨论第63-68页
   ·实验设计第63页
   ·结果讨论第63-67页
     ·线性模型结果第63-65页
     ·遗传算法和PLS联用结果第65-66页
     ·神经网络算法结果第66-67页
     ·外部数据验证第67页
   ·本文工作的意义第67-68页
致谢第68-69页
参考文献第69-71页
附录 A 实验设计结果第71-74页
个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果第74页

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