統計建模方法的理論研究及應用
論文摘要: 在當今信息時代,各種統計方法層出不窮,統計知識得到越來（略）例如,統計的多尺度建模無論是在理論統計學還是在應用統計學中現都已成為熱門課題,這無論對統計方法還是其在各個應用科學領域的發展都起著沖擊作用;基于核的學習方法引起了數據分析領域的一場革命;廣義可加模型高度的靈活性,為有效揭示數據間所隱含的各種關系提供了一種有效的方法.在化工領域,一個有效的過程模（略）研究如何科學規劃生產工藝,進而實現生產過程的優化意義重大. 針對常規預測函數模型存在未將預測時域的優化從總體上考（略）統計的多尺度建模方面研究后,基于小波多尺度的特性而提出了基于小波基函數和Hammerstein模型的預測函數模型,其內部模型參數可以通過不斷辨識,自適應的進行校正.利用小波的緊支局部性和多尺度分析（略）了整體誤差性能的優化,又突出了重要擬合點的逼近要求,并實現了優化變量的集結.理論分析和仿真應用表明,該方法有更好的跟蹤性和抗模型失配性能. ⒈針對如何提高核方法的建模精度的同時還要兼顧建模速度的問題,通過核方法研究,結合小波分析的理論,提出了小波融合核的建模（略）具有小波多分辨率分析和核方法對輸入...
In today's information age, the statistical knowledge （omitted）sed more and more widely in practice with the development of statistic methods emerging i（omitted）ss stream. The multi-scale modelling of statistics has been a hot subject whether in theoretical statistics or applie（omitted）cs which impacts both the statistical methods and the development in all fields of （omitted）he study methods based on kernel method have resulted in（omitted）ion in the field of data analysis. The high mobility of general...
目錄:摘要 第3-5頁
Abstract 第5-6頁
第1章 緒論 第10-18頁
·選題意義 第10-11頁
·統計建模國內外研究現狀 第11-15頁
·小波分析在統計領域的研究概況 第11-12頁
·核方法的研究概況 第12-13頁
·廣義可加模型（GAM）的研究概況 第13-14頁
·統計語言R 的發展概況 第14-15頁
·本論文的主要研究內容和章節安排 第15-18頁
·主要研究內容 第15頁
·章節安排 第15-18頁
第2章 基于小波基的預測函數模型 第18-30頁
·引言 第18頁
·小波變換 第18-21頁
·小波變換的定義 第18-20頁
·小波變換的特點 第20-21頁
·db 小波 第21頁
·基于小波基函數和Hammerstein 模型的預測函數模型 第21-25頁
·原理圖 第21-22頁
·內部模型的自適應性 第22-24頁
·滾動優化 第24-25頁
·誤差校正 第25頁
·基于小波基函數和Hammerstein 模型的預測函數模型算法的實現 第25-27頁
·仿真研究 第27-29頁
·本章小結 第29-30頁
第3章 基于小波與核方法的統計模型研究 第30-64頁
·引言 第30頁
·核方法模型中參數的確定 第30-42頁
·本節引述 第30-31頁
·蟻群算法的原理及改進 第31-33頁
·支持向量回歸機 第33-37頁
·實現基于蟻群算法的SVM 參數的選擇 第37-40頁
·函數仿真示例 第40-41頁
·基于ACO 算法的SVM 建模應用 第41-42頁
·結論 第42頁
·基于小波融合核的統計模型 第42-51頁
·本節引述 第42-43頁
·核函數與小波框架 第43-45頁
·小波融合核支持向量機 第45-47頁
·仿真結果與分析 第47-50頁
·結論 第50-51頁
·基于RKHS 的核方法統計模型 第51-57頁
·本節引述 第51頁
·支持向量核函數 第51-52頁
·可分Hibert 空間與L2(R)的等價性 第52-53頁
·Hilbert 空間的多分辨小波核函數 第53-55頁
·仿真結果與分析 第55-56頁
·結論 第56-57頁
·核方法統計模型稀疏性問題的研究 第57-63頁
·本節引述 第57頁
·稀疏特征空間的支持向量機 第57-60頁
·具有稀疏性的融合核最小二乘支持向量機 第60-61頁
·仿真實驗 第61-63頁
·結論 第63頁
·本章小結 第63-64頁
第4章 基于GAMs 與BOOTSTRAP 的發酵過程統計模型研究 第64-100頁
·引言 第64頁
·基于GAMS 的谷氨酸發酵過程優化策略的統計建模研究 第64-84頁
·本節引述 第64-65頁
·R 語言 第65-68頁
·實驗材料與方法 第68-71頁
·GAM 模型建立及發酵過程影響因素分析 第71-80頁
·谷氨酸發酵過程的優化策略研究 第80-81頁
·結論 第81-84頁
·基于GAMS 與BOOTSTRAP 的故障診斷策略的統計建模研究 第84-97頁
·本節引述 第84-86頁
·實驗材料 第86頁
·基于GAMs 和BOOTSTRAP 的故障診斷統計方法 第86-90頁
·GAM 模型建立及故障診斷分析 第90-97頁
·結論 第97頁
·本章小結 第97-100頁
第5章 總結和展望 第100-104頁
·全文工作總結 第100-101頁
·研究展望 第101-104頁
主要創新點 第104-108頁
致謝 第108-110頁
參考文獻 第110-120頁
附錄:作者在攻讀博士學位期間發表的論文與參與的項目 第120頁
【統計建模方法的理論研究及應用】相關文章：
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