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醉染图书偏2乘方法及其在工业过程数据处理中的应用9787125257
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章 绪论1.1 引言1.2 研究背景与意义1.3 偏二乘方法描述1.4 偏二乘方法的研究现状1.4.1 基于PLS的线回归研究现状1.4.2 基于PLS的统计建模、故障监测研究现状1.4.3 基于PLS的质量变量预测研究现状1.4.4 非线PLS的研究与发展1.5 全书概况参考文献第2章 基于PLS的工业过程线回归分析2.1 引言2.2 PLS原理基石:MLR与PCR2.2.1 多元线回归MLR2.2.2 主成分回归PCR. 单变量偏二乘回归..1 算法推导..2 基本质.. 交叉有效2.4 多变量偏二乘回归2.4.1 算法推导2.4.2 基本质2.4.3 交叉有效2.4.4 工业过程中PLS质量预测模型2.5 PLS与PCR比较2.6 典型间歇过程——青霉素发酵过程案例研究2.6.1 间歇过程及其数据预处理2.6.2 青霉素发酵ping台介绍2.6.3 基于MPLS的青霉素发酵过程质量预测2.7 结束语参考文献第3章 基于PLS的工业过程统计建模与故障监测3.1 引言3.2 工业过程数据分析的问题描述3.3 基于PLS的工业过程统计建模3.3.1 偏二乘算法的基本原理3.3.2 基于PLS模型的方法3.3.3 基于PLS 扩展模型的方法3.4 基于PLS的工业过程故障监测3.4.1 PLS主元个数确定3.4.2 基于PLS多变量统计过程检测图3.4.3 基于PLS过程监测步骤3.5 PLS用于过程监测时的几何特分析3.6 基于PCA和PLS的过程监测算法区别与联系3.6.1 基于PLS方法统计建模与PCA的比较3.6.2 PLS过程监测与PCA的比较3.7 案例研究3.7.1 数值研究3.7.2 TE过程案例研究3.7.3 发酵过程监测案例研究3.8 结束语参考文献第4章 基于PLS的工业过程质量预测建模4.1 引言4.2 质量预测问题描述4.3 基于PLS的质量预测算法4.3.1 基于PLS的质量预测算法简介4.3.2 过程变量与质量变量的相关关系分析4.3.3 过程变量在解释质量变量方面的作用4.3.4 对成分的解释4.3.5 正交信号修正方法4.3.6 质量预测算法步骤4.3.7 基于多阶段划分的质量预测4.4 工业过程案例研究4.4.1 Pensim发酵ping台实验4.4.2 某制药厂大肠杆菌发酵过程现场实验4.5 结束语参考文献第5章 基于核映的非线偏二乘方法5.1 引言5.2 传统KPLS算法描述5.2.1 核映过程5.2.2 KPLS算法5.. 核函数选择5.3 一种新的基于小波核的KPLS算法5.3.1 多维张量积小波核函数的推导及有效明5.3.2 数值例明Morlet小波核函数有效5.3.3 基于Morlet小波核的KPLS在非线混沌系统拟合中的验5.4 基于KPLS的工业过程故障监测与质量预测5.4.1 监控统计量的确定5.4.2 基于KPLS的过程监测及质量预测步骤5.5 工业案例应用5.5.1 大肠杆菌发酵过程5.5.2 基于KPLS对发酵过程的质量预测5.5.3 基于KPLS对发酵过程的故障监测5.6 结束语参考文献第6章 基于约化双核PLS的非线过程质量预测6.1 引言6.2 PLS的双核结构提出与讨论6.3 约化双核PLS算法6.3.1 核技巧的特征向量提取方法6.3.2 针对核方法的参数调节优化6.3.3 质量数据的投影及其特征提取6.3.4 高维核空间数据的逆向还原算法6.4 案例研究6.4.1 数值例Ⅰ6.4.2 数值例Ⅱ6.4.3 大肠杆菌实验ping台6.4.4 分析与讨论6.5 结束语参考文献第7章 基于JITL-PLS统计模型动态更新7.1 引言7.2 工业数据的动态JITL局部样本选择7.2.1 局部建模策略优势7.2.2 即时学习(JITL)局部模型选取方法7.. 对JITL模型样本容量阈值的讨论7.2.4 动态JITL样本选择7.3 基于JITL-PLS的工业过程在线监测7.3.1 基于PLS回归残差的模型更新机制7.3.2 基于改进即时学习策略的工业过程在线监测7.3.3 回归残差更新机制实验7.3.4 青霉素发酵过程实验7.4 基于JITL-PLS的工业过程质量预测7.4.1 一种新的预测效果度量指标:预测标准差7.4.2 算法总体流程7.4.3 青霉素实验ping台实验设计7.4.4 实验结果分析7.5 结束语参考文献第8章 基于核熵PLS(KEPLS)的工业过程质量预测与控制8.1 引言8.2 核熵PLS算法原理8.3 基于KEPLS的工业过程质量监控与预警8.3.1 改进的特征采样(IFS)算法8.3.2 基于IFS-KEPLS的过程监测以及质量预测步骤8.3.3 KEPLS算法和KPLS算法实验结果比较分析8.4 基于KEPLS的工业过程质量控制8.4.1 标准向量核空间贡献图(SV-KCD)方法8.4.2 SV-KCD与KEPLS相结合的过程质量控制算法描述8.5 案例研究8.5.1 SV-KEPLS方法在大肠杆菌发酵过程中的应用8.5.2 质量预测8.5.3 基于SV-KEPLS的质量控制的8.6 结束语参考文献
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