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化学化工数据局外点检测及其应用

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毕业论文范文题目：化学化工数据局外点检测及其应用，论文范文关键词：化学化工数据局外点检测及其应用
化学化工数据局外点检测及其应用毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：科学技术的发展使人们对客观世界不断要求更为深入的认识，然而在许多领域，如化学化工、生物医学等，仍有许多对象的内在机理暂时还难以为人们所了解，但人们仍迫切需要了解和研究它们的自变量和因变量间的定量关系。这时，根据采集研究对象的观测数据建立模型，用以对自变量和因变量之间的定量关系作出预测，是科学工作者重要的基础性工作之一。由于观测数据不可避免地会存在偏差，而某些严重的偏差会导致整个模型的不准确，所以对模型离群点的检测具有非凡的意义。由此看出，局外（文章此处忽略..）点检测对于注重试验和数据采集的化学化工领域，其重要性不可忽视。本文结合化学化工的数据特点，对局外点检测方法的理论基础、应用需求、研究思路、技术关键和发展进程进行了综合分析。分别针对线性和非线性参变对象，概要介绍了当前适用的检测方法，包括各类判别标准，直接和间接方式，单个和多个局外点检测，经典和现代方法。本文利用近几年发展迅速的支持向量机(SVM)，结合稳健建模的思想和径向基网络的特点，应用于局外点的检测中，试验证明该方法具有良好的效果和优越性。主（文章此处忽略..）要成果如下：1)提出了基于支持向量机线性回归方法来检测线性建模中的局外点。线性建模最常用的是线性回归方法，其主要是通过最小二乘法求解，但最小二乘法对局外点非常敏感，可以让模型面目全非。而支持向量线性回归中的敏感区域的存在给检测局外点带来了可能，本文正是用此方法提高了线性回归建模的鲁棒性，并有效检测出局外点。2)提出了基于支持向量机(SVM)和径向基网络(RBF)相结合的方法来检测非线性化工建模中存在的局外点。两者各自都是建模的有力工具，但各有优缺点，支持向量（略..）机用于数据拟合时精度较高，且结构复杂度取决于支持向量的数量，由于其优化问题可以通过二次规划求得全局最优点，从而避免了陷入局部极值点的情况，和其他神经网络对比显现出很大的优势，但支持向量机的参数选择大多是靠经验，而模型的精确度和参数有很大的关联。径向基网络也是建模的好方法，通过学习可以自动调节参数，但该网络的初始结构不易得到，尤其是隐层的节点数较难确定。本文将两者结合，由支持向量机确定初始结构，再通过径向基网络的自动学习能力调节参数，两者互补，（文章此处忽略..）效果明显。其中，将稳健建模的方法应用于前面提到的径向基网络的学习中，从而进一步提高了模型对局外点的鲁棒性。传统的径向基网络学习是基于最小二乘法来得到网络参数的，即目标函数为误差平方和，而该方法对局外点十分敏感，故本文提出通过稳健建模的方法来训练得到径向基网络的参数。总之，论文对化学化工建模中局外点检测方法进行了较为全面深入的探讨，为化工稳健建模提供了新途径。文章最后对所做的工作进行了总结，并提出了进一步的发展方向。

以上为本篇毕业论文范文化学化工数据局外点检测及其应用的介绍部分。

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