軟測量技術原理與應用（簡體書）

本書根據目前軟測量技術在控制理論研究和實踐中尚未形成系統的理論這一現狀而編寫。主要內容包括數據處理理論——小波分析，主元分析法，非線性多元回歸法，逐步回歸法，主元分析，主元回歸，部分最小二乘法等主要建模方法以及系統辨識法和機理建模法。此外，本書還采用大量篇幅詳細介紹了神經元網絡的原理及其應用、優化算法在軟測量技術中的應用等。 全書語言簡潔，實例豐富、實踐性強。可供自動化、檢測技術、機電裝備及計算機應用類本科生、硬士研究生和相關教師使用，也可供從事相關領域的科研人員和工程技術人員參考。

前言
第1章　軟測量技術概述
1.1　軟測量技術
1.1.1　軟測量的輔助變量選擇
1.1.2　軟測量的數據選擇與處理
1.1.3　軟測量的模型辨識與驗證
1.2　建模的目的和基本方法
1.2.1　建立數學模型的主要目的
1.2.2　建立模型的基本方法
1.3　小波分析及其應用
1.4　多變量統計建模方法及其在軟測量中的應用
1.4.1　相關分析和回歸分析
1.4.2　主元分析法
1.4.3　部分最小二乘法
1.5　建模與系統辨識
1.6　人工神經網絡及其應用
1.7　優化算法及其在軟測量技術中的應用
1.8　軟測量的實施
1.9　軟測量的在線校正
第2章　小波算法用于數據處理
2.1　傅里葉變換
2.2　小波變換
2.2.1 函數空間和廣義空間
2.2.2　小波變換原理
2.2.3　傅里葉變換、加窗傅里葉變換和小波變換的比較
2.3　一維連續小波變換
2.4　高維連續小波變換
2.5　一維離散小波變換
2.5.1　離散小波變換
2.5.2　二進制小波變換
2.6　多分辨分析
2.7　一維Mallat算法
2.8　提升小波變換
2.9　幾種常用的小波基函數
2.10　小波分析在信號處理中的應用
2.10.1　仿真信號
2.10.2　一維連續小波分析
2.10.3　一維離散小波分析
2.10.4　用小波分析進行信號的消噪
2.10.5　小波濾波的在線實現
2.10.6　用小波分析進行信號的奇異性檢測
2.10.7　用小波分析進行信號的壓縮
2.10.8　用小波分析進行信號的發展趨勢識別
2.10.9　用小波分析進行信號的抑制與衰減
2.10.10　用小波分析進行某頻率區間信號的識別
2.10.11　用小波分析進行信號的自相似性檢測
2.10.12　結論
2.10.13　Manab程序
思考題與習題
第3章 多變量統計建模方法及其在軟測量中的應用
3.1　相關分析
3.1.1　相關系數計算公式
3.1.2　相關系數r的特點
3.1.3　判斷變量間相關程度的原則
3.1.4　線性化方法
3.1.5　現場數據的處理結果
3.2　多元統計回歸分析
3.2.1 多元線性回歸分析
3.2.2　F檢驗和t檢驗
3.2.3　在非線性系統中的應用
3.2.4　多元線性回歸方法的原理
3.2.5　多元線性回歸計算的主要參數
3.2.6　多元線性回歸方程的檢驗
3.2.7　多元線性回歸法的應用示例
3.2.8　噴射塔中SO2吸收傳質系數的軟測量
3.2.9　多元線性回歸程序說明及源程序
3.3　多元逐步回歸方法
3.3.1　逐步回歸法的概念
3.3.2　多元逐步回歸方法計算步驟
3.3.3　逐步回歸法存在的問題
3.3.4　應用示例
3.3.5　逐步回歸程序說明及源程序
3.4　主元分析法
3.4.1　概述
3.4.2　主元分析方法
　……
第4章　系統辨識及其在軟測量技術中的應用
第5章　化學反應器的機理模型
第6章　人工神經網絡理論及其在建模中的應用
第7章　優化算法及其在軟測量技術中的應用
附錄A　F分布值表
附錄B　t分布表
參考文獻