| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·发酵过程建模概述与进展 | 第9-14页 |
| ·基于工艺机理分析的建模 | 第9-10页 |
| ·基于回归分析的建模 | 第10页 |
| ·神经网络建模 | 第10-12页 |
| ·支持向量机建模 | 第12-13页 |
| ·其他建模方法 | 第13页 |
| ·发酵过程建模的一般步骤 | 第13-14页 |
| ·本课题主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第二章 基于支持向量机的谷氨酸发酵过程建模 | 第15-31页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·统计学理论 | 第15-18页 |
| ·VC 维 | 第15-16页 |
| ·一致性概念与推广性的界 | 第16-17页 |
| ·结构风险最小化原则 | 第17-18页 |
| ·支持向量机理论简述 | 第18-23页 |
| ·支持向量分类机 | 第19页 |
| ·支持向量回归机 | 第19-21页 |
| ·支持向量机的训练算法 | 第21-22页 |
| ·支持向量机的优势 | 第22页 |
| ·支持向量机的应用 | 第22-23页 |
| ·谷氨酸发酵过程简介 | 第23-26页 |
| ·谷氨酸工艺过程概述 | 第23页 |
| ·谷氨酸发酵实验系统 | 第23-25页 |
| ·谷氨酸发酵数据处理 | 第25-26页 |
| ·SVM 在谷氨酸发酵过程建模中的应用 | 第26-30页 |
| ·支持向量机谷氨酸建模 | 第26-28页 |
| ·影响支持向量机的参数 | 第28-30页 |
| ·结论 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 小波支持向量机在谷氨酸发酵过程中的应用 | 第31-51页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·多尺度小波支持向量机的核函数 | 第32-33页 |
| ·多尺度支持向量机 | 第33-48页 |
| ·问题的提出 | 第33-35页 |
| ·多尺度小波SVM | 第35-44页 |
| ·二尺度支持向量回归机的算法 | 第44-45页 |
| ·仿真实例 | 第45-48页 |
| ·多尺度小波支持向量机在谷氨酸建模中的应用 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 最小二乘小波支持向量机在发酵过程中的应用 | 第51-66页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·最小二乘支持向量机理论 | 第51-56页 |
| ·问题的提出 | 第51页 |
| ·最小二乘支持向量机算法简介 | 第51-54页 |
| ·最小二乘支持向量机建模 | 第54-56页 |
| ·结论 | 第56页 |
| ·多尺度最小二乘小波支持向量机 | 第56-62页 |
| ·多尺度最小二乘小波支持向量机算法 | 第56-59页 |
| ·多尺度最小二乘小波支持向量机算法的仿真实例 | 第59-62页 |
| ·多尺度最小二乘小波支持向量机在谷氨酸发酵过程中的应用 | 第62-63页 |
| ·多尺度最小二乘小波支持向量机谷氨酸建模 | 第62-63页 |
| ·SVM、LS-SVM、WSVM、LS-WSVM 在谷氨酸发酵过程中应用的比较 | 第63-65页 |
| ·本章总结 | 第65-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·论文总结 | 第66-67页 |
| ·研究展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-76页 |
| 附录：攻读硕士学位期间发表的论文清单 | 第76页 |