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基于半监督及知识迁移的过程监测方法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-18页
    1.1 课题背景与研究意义第10-11页
    1.2 过程监测方法综述第11-12页
    1.3 基于数据驱动的过程监测发展与现状第12-17页
        1.3.1 基于统计分析的过程监测第12-14页
        1.3.2 基于机器学习的过程监测第14-17页
    1.4 本文主要工作及安排第17-18页
第2章 相关基础知识第18-28页
    2.1 半监督学习方法第18-23页
        2.1.1 半监督学习的基本假设第18-19页
        2.1.2 半监督学习的基本方法第19-23页
    2.2 迁移学习方法第23-26页
        2.2.1 迁移学习定义第24页
        2.2.2 迁移学习分类第24-25页
        2.2.3 迁移学习的基本方法第25-26页
    2.3 过程相似性定义第26-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第3章 基于半监督学习的过程监测方法第28-48页
    3.1 基于图正则化的半监督学习模型第28-33页
        3.1.1 问题描述及目标函数第28-30页
        3.1.2 最优化框架求解第30-33页
    3.2 基于半监督学习的过程监测流程第33-34页
    3.3 仿真实验分析第34-47页
        3.3.1 TE过程数据监测仿真及分析第34-42页
        3.3.2 磨矿分级过程数据监测仿真第42-47页
    3.4 本章小结第47-48页
第4章 基于知识迁移的过程监测方法第48-66页
    4.1 知识迁移模型第48-54页
        4.1.1 问题描述第48-50页
        4.1.2 联合最优化化框架第50-53页
        4.1.3 模型求解第53-54页
    4.2 基于知识迁移的故障监测流程第54-56页
    4.3 仿真实验与分析第56-64页
    4.4 本章小结第64-66页
第5章 总结与展望第66-68页
参考文献第68-72页
致谢第72页

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