基于NMF-SVM的过程建模与监测方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·工业过程建模方法概述 | 第10-11页 |
| ·工业过程监测方法概述 | 第11-13页 |
| ·多变量统计分析方法 | 第13-16页 |
| ·本文主要工作 | 第16-18页 |
| 第二章 非负矩阵分解原理及算法 | 第18-26页 |
| ·非负矩阵分解原理 | 第18-20页 |
| ·非负矩阵分解算法 | 第20-22页 |
| ·NMF目标函数 | 第20-21页 |
| ·NMF迭代规则 | 第21-22页 |
| ·非负矩阵分解算法的改进 | 第22-24页 |
| ·PCA-NMF | 第22-23页 |
| ·动态NMF | 第23-24页 |
| ·关于基的个数讨论 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 支持向量机原理及算法 | 第26-38页 |
| ·统计学习理论 | 第26-30页 |
| ·机器学习模型 | 第26-28页 |
| ·经验风险最小化 | 第28页 |
| ·VC维与结构风险最小化 | 第28-30页 |
| ·支持向量机分类 | 第30-33页 |
| ·最优超平面 | 第30-31页 |
| ·线性可分 | 第31-32页 |
| ·线性不可分 | 第32页 |
| ·非线性划分 | 第32-33页 |
| ·支持向量机回归 | 第33-35页 |
| ·最小二乘支持向量机 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 多变量统计过程建模 | 第38-50页 |
| ·基于NMF的回归建模方法 | 第38-40页 |
| ·非负成分回归建模 | 第38-39页 |
| ·改进的非负成分回归建模步骤 | 第39-40页 |
| ·基于NMF-LSSVM的过程建模方法 | 第40-42页 |
| ·NMF-LSSVM过程建模 | 第40-42页 |
| ·NMF-LSSVM的过程建模步骤 | 第42页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第42-49页 |
| ·非负成分回归仿真实验 | 第43-44页 |
| ·NMF-LSSVM回归仿真实验 | 第44-48页 |
| ·实验结果分析 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 多变量统计过程监测 | 第50-66页 |
| ·基于NMF-SVM的过程监测 | 第50页 |
| ·基于NMF的在线监测模型 | 第50-55页 |
| ·降维及排序 | 第51页 |
| ·建立监测统计量 | 第51-52页 |
| ·统计量的控制限—核密度估计 | 第52-55页 |
| ·故障诊断方法及其实现 | 第55-56页 |
| ·基于重构误差的故障识别 | 第55-56页 |
| ·基于SVM的故障识别与诊断 | 第56页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第56-65页 |
| ·NMF-SVM过程监测仿真实验 | 第57-61页 |
| ·实验结果分析 | 第61-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
