模糊支持向量机算法及其在一次风量测量中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·模糊支持向量机概述及其研究现状 | 第10-11页 |
| ·一次风流量测量的背景及研究现状 | 第11-13页 |
| ·一次风流量测量的研究 | 第11-12页 |
| ·软测量技术的产生与发展 | 第12-13页 |
| ·论文的研究工作 | 第13页 |
| ·论文的内容安排 | 第13-15页 |
| 第2章 统计学习理论与支持向量机原理 | 第15-25页 |
| ·统计学习理论 | 第15-18页 |
| ·学习过程一致性的条件 | 第15-16页 |
| ·VC 维 | 第16-17页 |
| ·推广性的界 | 第17页 |
| ·结构风险最小化原则 | 第17-18页 |
| ·支持向量机分类 | 第18-21页 |
| ·基本概念 | 第18-19页 |
| ·线性支持向量机 | 第19-20页 |
| ·非线性支持向量机 | 第20-21页 |
| ·支持向量机回归 | 第21-23页 |
| ·ε-支持向量机回归 | 第21-23页 |
| ·ν-支持向量机回归 | 第23页 |
| ·核函数理论 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 模糊支持向量机算法 | 第25-36页 |
| ·模糊理论及隶属度函数的设计 | 第25-27页 |
| ·模糊聚类分析 | 第27-30页 |
| ·目标函数的模糊 C 均值聚类算法 | 第28-29页 |
| ·FCM 算法的改进 | 第29-30页 |
| ·模糊支持向量机算法 | 第30-35页 |
| ·一般模糊支持向量机 | 第30-32页 |
| ·多类模糊支持向量机 | 第32-33页 |
| ·基于可能性理论的模糊支持向量机 | 第33-34页 |
| ·基于模糊系数规划的模糊支持向量机 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 一次风流量测量方法分析 | 第36-43页 |
| ·一次风流量的测量特点及应用 | 第36-37页 |
| ·一次风系统的机理分析 | 第37-40页 |
| ·一次风系统的介绍 | 第37-38页 |
| ·一次风流量计算的数学模型 | 第38-40页 |
| ·一次风流量测量中存在的问题 | 第40-41页 |
| ·影响一次风流量的因素 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 基于 FSVM 算法一次风流量软测量方法 | 第43-58页 |
| ·样本的选取及预处理 | 第43-44页 |
| ·辅助变量的选取 | 第44-46页 |
| ·FSVM 软测量模型的建立 | 第46-52页 |
| ·模糊隶属度函数的计算 | 第46-47页 |
| ·核函数和初始参数的选取 | 第47-49页 |
| ·FSVM 软测量模型 | 第49-51页 |
| ·模型的验证 | 第51-52页 |
| ·实验系统介绍 | 第52-53页 |
| ·实验结果分析 | 第53-57页 |
| ·总结 | 第57-58页 |
| 第6章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·全文总结 | 第58页 |
| ·研究展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
