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前言
第1章 绪论
1.1 过程工业大数据的进展
1.2 统计过程控制
1.3 过程监控与故障诊断
1.4 数据建模方法
1.5 本书的内容安排
第2章 主元分析法
2.1 主元分析方法原理简介
2.2 主元分析的特点
2.3 主元的个数选择
2.4 两种统计量指标
2.5 控制限指标的计算
2.6 主元图
2.7 贡献图
2.8 间歇过程的过程监视
2.9 多向主元分析法（MPCA）算法
第3章 独立元分析方法
3.1 独立元分析基本原理
3.2 ICA算法的实现
3.3 多向独立元分析方法
3.4 PCA与ICA统计监控法的对比与核密度曲线的选择
第4章 广义相关系数法的数据预测
4.1 在线过程监控方法的研究
4.2 广义相关系数法的提出
4.3 基于广义相关系数法在线数据预测
4.4 基于广义相关系数法的仿真实验
第5章 典型反应过程
5.1 聚氯乙烯聚合过程简介
5.2 青霉素发酵过程
5.3 田纳西—伊斯曼过程
第6章 间歇过程数据的DTW方法同步化
6.1 间歇过程中存在的问题和各种同步化方法
6.2 动态时间错位
6.3 递推式DTW算法及同步化建模
第7章 间歇过程的OFA同步化
7.1 改进的正交函数近似理论
7.2 改进的OFA理论仿真验证（一）
7.3 改进的OFA理论仿真验证（二）
7.4 OFA同步化方法与DTW同步化方法的对比
第8章 典型间歇过程综合方法仿真
8.1 使用DTW同步化方法对青霉素发酵过程的仿真
8.2 使用DTW同步化方法的聚氯乙烯聚合过程的在线监控仿真研究
8.3 基于OFA的青霉素发酵过程的在线监控
8.4 基于OFA的聚氯乙烯聚合过程的在线监控仿真
第9章 动态统计模型监控方法
9.1 动态主元分析
9.2 动态独立元分析
9.3 基于TE过程数据的DPCA与DICA监控方法的仿真
第10章 双采样率PCA方法
10.1 数据采集系统简介
10.2 多采样率系统
10.3 多采样率数据处理方法
10.4 双采样率主元分析
第11章 限定记忆模式的递归PCA方法
11.1 问题的由来
11.2 传统PCA方法的重新表述
11.3 递归相关矩阵的计算
11.4 递归负载矩阵的求取
11.5 仿真研究
11.6 结论
参考文献
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