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改进支持向量机及其在白水软测量中的应用

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-16页
   ·前言第10-11页
   ·研究现状第11-14页
     ·软测量技术第11-12页
     ·支持向量机第12-14页
   ·论文结构第14-16页
第二章 软测量技术及其在制浆造纸过程中的应用第16-28页
   ·引言第16-17页
   ·软测量技术第17-24页
     ·基本原理第17-18页
     ·基本设计步骤第18-20页
     ·软测量建模方法第20-24页
   ·软测量技术在造纸工业中的应用第24-27页
     ·蒸煮过程中卡伯值的软测量技术第24-25页
     ·打浆过程中打浆度软测量技术第25页
     ·黑液波美度的在线软测量技术第25-26页
     ·纸张水分软测量第26-27页
   ·小结第27-28页
第三章 支持向量机第28-44页
   ·引言第28-29页
   ·支持向量机原理第29-37页
     ·统计学习理论第29-31页
     ·支持向量分类机第31-34页
     ·支持向量回归机第34-37页
   ·核函数第37-39页
   ·SVM参数第39-43页
     ·不敏感参数ε第39-41页
     ·惩罚参数C第41-42页
     ·核参数P第42-43页
   ·小结第43-44页
第四章 小生境遗传算法及其改进第44-58页
   ·引言第44页
   ·基本遗传算法第44-52页
     ·定义及特征第44-46页
     ·基本流程第46-50页
     ·缺点第50-51页
     ·改进第51-52页
   ·小生境遗传算法第52-57页
     ·基本小生境遗传算法第52-54页
     ·改进小生境遗传算法第54-57页
   ·小结第57-58页
第五章 改进最小二乘支持向量机第58-68页
   ·引言第58页
   ·最小二乘支持向量机的基本思想第58-60页
   ·最小二乘支持向量机的特性第60-61页
   ·最小二乘支持向量机的改进第61-66页
     ·对模型的改进第62-63页
     ·参数选取第63-66页
   ·小结第66-68页
第六章 改进的LS-SVM在白水浓度软测量中的应用第68-82页
   ·引言第68-69页
   ·白水工艺第69-70页
   ·数据采集及预处理第70页
   ·SVM建模第70-73页
   ·实验结果第73-81页
   ·小结第81-82页
第七章 总结与展望第82-85页
   ·全文总结第82-84页
   ·研究展望第84-85页
致谢第85-86页
攻读学位期间发表的学术论文目录第86-87页
符号说明第87-88页
参考文献第88-93页

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