声明
摘要
第1章绪论
1.1研究背景及意义
1.2.1过程监测的基本内容
1.2.2过程监测方法的类型
1.3基于数据驱动的方法
1.4本文研究内容和组织结构
第2章相关基本理论学习
2.1基于PCA的过程监测方法
2.1.1 PCA算法
2.1.2基于PCA的过程监测
2.2流形学习理论基础
2.2.1局部线性嵌入(LLE)算法
2.2.2局部保持投影(LPP)算法
2.3流形学习方法的过程建模与监测
2.4半监督学习算法
2.4.1半监督学习的三大假设
2.4.2半监督学习理论
2.5本章小结
第3章改进的核监督局部线性嵌入算法
3.1 LLE和SLLE算法总结
3.2核监督局部线性嵌入(KSLLE)算法
3.2.1核方法基本理论
3.2.2监督学习
3.2.3核监督局部线性嵌入(KSLLE)算法的步骤
3.3改进的核监督局部线性嵌入(MKSLLE)算法的过程监测研究
3.3.1改进的核监督局部线性嵌入(MKSLLE)算法
3.3.2改进的核监督局部线性嵌入(MKSLLE)算法的步骤
3.3.3改进的核监督局部线性嵌入的过程监测方法
3.3.4算法小结
3.4.1电熔镁炉工作过程
3.4.2仿真结果研究和分析
3.5本章小结
第4章基于多流形核半监督算法的过程监测
4.1基于多流形半监督算法的过程监测
4.1.1多流形半监督局部保持投影(SSLPP)算法
4.1.2多流形半监督主元分析(SSPCA)算法
4.1.3多流形半监督(SS(LPP-PCA))算法的投影准则
4.2多流形核半监督(KSS(LPP-PCA))算法
4.3基于多流形核半监督(KSS(LPP-PCA))算法的分类及监测
4.4.1电熔镁炉工作过程
4.4.2仿真结果分析
4.5本章小结
第5章结论与展望
5.1结论
5.2展望
参考文献
致谢