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當(dāng)前位置: 首頁(yè)出版圖書科學(xué)技術(shù)工業(yè)技術(shù)一般工業(yè)技術(shù)偏最小二乘方法及其在工業(yè)過(guò)程數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用

偏最小二乘方法及其在工業(yè)過(guò)程數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用

偏最小二乘方法及其在工業(yè)過(guò)程數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用

定 價(jià):¥58.00

作 者: 高學(xué)金,齊詠生,王普 著
出版社: 化學(xué)工業(yè)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

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ISBN: 9787122358257 出版時(shí)間: 2019-12-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁(yè)數(shù): 186 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  本書的作者多年來(lái)一直從事工業(yè)過(guò)程數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)建模、過(guò)程監(jiān)測(cè)與診斷、關(guān)鍵因變量的預(yù)測(cè)與回歸,他在借鑒國(guó)內(nèi)外有關(guān)新研究成果和自身完成的研究實(shí)例基礎(chǔ)上,博采眾家之長(zhǎng),寫成此書。全書結(jié)合具體的工業(yè)過(guò)程實(shí)例,對(duì)基于PLS的過(guò)程數(shù)據(jù)線性回歸、統(tǒng)計(jì)建模、過(guò)程監(jiān)測(cè)和質(zhì)量預(yù)測(cè)等進(jìn)行了比較系統(tǒng)的介紹,之后深入探討了非線性PLS方法理論與應(yīng)用中的一些關(guān)鍵問(wèn)題,如核函數(shù)的選擇、雙核映射等。本書可作為自動(dòng)控制專業(yè)及數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)研究生的學(xué)習(xí)參考書,同時(shí)對(duì)從事自動(dòng)化和數(shù)據(jù)科學(xué)方面的研究、設(shè)計(jì)、開發(fā)和應(yīng)用的廣大工程師、技術(shù)人員也具有一定的參考價(jià)值。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《偏最小二乘方法及其在工業(yè)過(guò)程數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

第1章 緒論
1.1 引言
1.2 研究背景與意義
1.3 偏最小二乘方法描述
1.4 偏最小二乘方法的研究現(xiàn)狀
1.4.1 基于PLS的線性回歸研究現(xiàn)狀
1.4.2 基于PLS的統(tǒng)計(jì)建模、故障監(jiān)測(cè)研究現(xiàn)狀
1.4.3 基于PLS的質(zhì)量變量預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀
1.4.4 非線性PLS的研究與發(fā)展
1.5 全書概況
參考文獻(xiàn)
第2章 基于PLS的工業(yè)過(guò)程線性回歸分析
2.1 引言
2.2 PLS原理基石:MLR與PCR
2.2.1 多元線性回歸MLR
2.2.2 主成分回歸PCR
2.3 單變量偏最小二乘回歸
2.3.1 算法推導(dǎo)
2.3.2 基本性質(zhì)
2.3.3 交叉有效性
2.4 多變量偏最小二乘回歸
2.4.1 算法推導(dǎo)
2.4.2 基本性質(zhì)
2.4.3 交叉有效性
2.4.4 工業(yè)過(guò)程中PLS質(zhì)量預(yù)測(cè)模型
2.5 PLS與PCR比較
2.6 典型間歇過(guò)程——青霉素發(fā)酵過(guò)程案例研究
2.6.1 間歇過(guò)程及其數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.6.2 青霉素發(fā)酵仿真ping臺(tái)介紹
2.6.3 基于MPLS的青霉素發(fā)酵過(guò)程質(zhì)量預(yù)測(cè)
2.7 結(jié)束語(yǔ)
參考文獻(xiàn)
第3章 基于PLS的工業(yè)過(guò)程統(tǒng)計(jì)建模與故障監(jiān)測(cè)
3.1 引言
3.2 工業(yè)過(guò)程數(shù)據(jù)分析的問(wèn)題描述
3.3 基于PLS的工業(yè)過(guò)程統(tǒng)計(jì)建模
3.3.1 偏最小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 擴(kuò)展模型的方法
3.4 基于PLS的工業(yè)過(guò)程故障監(jiān)測(cè)
3.4.1 PLS主元個(gè)數(shù)確定
3.4.2 基于PLS多變量統(tǒng)計(jì)過(guò)程檢測(cè)圖
3.4.3 基于PLS過(guò)程監(jiān)測(cè)步驟
3.5 PLS用于過(guò)程監(jiān)測(cè)時(shí)的幾何特性分析
3.6 基于PCA和PLS的過(guò)程監(jiān)測(cè)算法區(qū)別與聯(lián)系
3.6.1 基于PLS方法統(tǒng)計(jì)建模與PCA的比較
3.6.2 PLS過(guò)程監(jiān)測(cè)與PCA的比較
3.7 案例研究
3.7.1 數(shù)值仿真研究
3.7.2 TE過(guò)程案例研究
3.7.3 發(fā)酵過(guò)程監(jiān)測(cè)案例研究
3.8 結(jié)束語(yǔ)
參考文獻(xiàn)
第4章 基于PLS的工業(yè)過(guò)程質(zhì)量預(yù)測(cè)建模
4.1 引言
4.2 質(zhì)量預(yù)測(cè)問(wèn)題描述
4.3 基于PLS的質(zhì)量預(yù)測(cè)算法
4.3.1 基于PLS的質(zhì)量預(yù)測(cè)算法簡(jiǎn)介
4.3.2 過(guò)程變量與質(zhì)量變量的相關(guān)關(guān)系分析
4.3.3 過(guò)程變量在解釋質(zhì)量變量方面的作用
4.3.4 對(duì)成分的解釋
4.3.5 正交信號(hào)修正方法
4.3.6 質(zhì)量預(yù)測(cè)算法步驟
4.3.7 基于多階段劃分的質(zhì)量預(yù)測(cè)
4.4 工業(yè)過(guò)程案例研究
4.4.1 Pensim發(fā)酵ping臺(tái)仿真實(shí)驗(yàn)
4.4.2 某制藥廠大腸桿菌發(fā)酵過(guò)程現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)
4.5 結(jié)束語(yǔ)
參考文獻(xiàn)
第5章 基于核映射的非線性偏最小二乘方法
5.1 引言
5.2 傳統(tǒng)KPLS算法描述
5.2.1 核映射過(guò)程
5.2.2 KPLS算法
5.2.3 核函數(shù)選擇
5.3 一種新的基于小波核的KPLS算法
5.3.1 多維張量積小波核函數(shù)的推導(dǎo)及有效性證明
5.3.2 數(shù)值例證明Morlet小波核函數(shù)有效性
5.3.3 基于Morlet小波核的KPLS在非線性混沌系統(tǒng)擬合中的驗(yàn)證
5.4 基于KPLS的工業(yè)過(guò)程故障監(jiān)測(cè)與質(zhì)量預(yù)測(cè)
5.4.1 監(jiān)控統(tǒng)計(jì)量的確定
5.4.2 基于KPLS的過(guò)程監(jiān)測(cè)及質(zhì)量預(yù)測(cè)步驟
5.5 工業(yè)案例應(yīng)用
5.5.1 大腸桿菌發(fā)酵過(guò)程
5.5.2 基于KPLS對(duì)發(fā)酵過(guò)程的質(zhì)量預(yù)測(cè)
5.5.3 基于KPLS對(duì)發(fā)酵過(guò)程的故障監(jiān)測(cè)
5.6 結(jié)束語(yǔ)
參考文獻(xiàn)
第6章 基于約化雙核PLS的非線性過(guò)程質(zhì)量預(yù)測(cè)
6.1 引言
6.2 PLS的雙核結(jié)構(gòu)提出與討論
6.3 約化雙核PLS算法
6.3.1 核技巧的特征向量提取方法
6.3.2 針對(duì)核方法的參數(shù)調(diào)節(jié)優(yōu)化
6.3.3 質(zhì)量數(shù)據(jù)的投影及其特征提取
6.3.4 高維核空間數(shù)據(jù)的逆向還原算法
6.4 案例研究
6.4.1 數(shù)值例Ⅰ
6.4.2 數(shù)值例Ⅱ
6.4.3 大腸桿菌實(shí)驗(yàn)ping臺(tái)
6.4.4 分析與討論
6.5 結(jié)束語(yǔ)
參考文獻(xiàn)
第7章 基于JITL-PLS統(tǒng)計(jì)模型動(dòng)態(tài)更新
7.1 引言
7.2 工業(yè)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)JITL局部樣本選擇
7.2.1 局部建模策略優(yōu)勢(shì)
7.2.2 即時(shí)學(xué)習(xí)(JITL)局部模型選取方法
7.2.3 對(duì)JITL模型樣本容量閾值的討論
7.2.4 動(dòng)態(tài)JITL樣本選擇
7.3 基于JITL-PLS的工業(yè)過(guò)程在線監(jiān)測(cè)
7.3.1 基于PLS回歸殘差的模型更新機(jī)制
7.3.2 基于改進(jìn)即時(shí)學(xué)習(xí)策略的工業(yè)過(guò)程在線監(jiān)測(cè)
7.3.3 回歸殘差更新機(jī)制實(shí)驗(yàn)
7.3.4 青霉素發(fā)酵過(guò)程仿真實(shí)驗(yàn)
7.4 基于JITL-PLS的工業(yè)過(guò)程質(zhì)量預(yù)測(cè)
7.4.1 一種新的預(yù)測(cè)效果度量指標(biāo):預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)差
7.4.2 算法總體流程
7.4.3 青霉素實(shí)驗(yàn)ping臺(tái)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
7.4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
7.5 結(jié)束語(yǔ)
參考文獻(xiàn)
第8章 基于核熵PLS(KEPLS)的工業(yè)過(guò)程質(zhì)量預(yù)測(cè)與控制
8.1 引言
8.2 核熵PLS算法原理
8.3 基于KEPLS的工業(yè)過(guò)程質(zhì)量監(jiān)控與預(yù)警
8.3.1 改進(jìn)的特征采樣(IFS)算法
8.3.2 基于IFS-KEPLS的過(guò)程監(jiān)測(cè)以及質(zhì)量預(yù)測(cè)步驟
8.3.3 KEPLS算法和KPLS算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較分析
8.4 基于KEPLS的工業(yè)過(guò)程質(zhì)量控制
8.4.1 標(biāo)準(zhǔn)向量核空間貢獻(xiàn)圖(SV-KCD)方法
8.4.2 SV-KCD與KEPLS相結(jié)合的過(guò)程質(zhì)量控制算法描述
8.5 案例研究
8.5.1 SV-KEPLS方法在大腸桿菌發(fā)酵過(guò)程中的應(yīng)用
8.5.2 質(zhì)量預(yù)測(cè)仿真
8.5.3 基于SV-KEPLS的質(zhì)量控制的仿真
8.6 結(jié)束語(yǔ)
參考文獻(xiàn)

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