本书介绍了软测量技术的相关知识，主要内容包括数据处理理论——小波分析，主元分析法，非线性多元回归法，逐步回归法，主元分析，主元回归，部分最小二乘法等主要建模方法以及系统辨识法和机理建模法。本书可供自动化、检测技术、机电装备及计算机应用类本科生、硕士研究生和相关教师使用，也可供从事相关领域的科研人员和工程技术人员参考。

本书根据目前软测量技术在控制理论研究和实践中尚未形成系统的理论这一现状而编写。主要内容包括数据处理理论——小波分析，主元分析法，非线性多元回归法，逐步回归法，主元分析，主元回归，部分最小二乘法等主要建模方法以及系统辨识法和机理建模法。此外，本书还采用大量篇幅详细介绍了神经元网络的原理及其应用、优化算法在软测量技术中的应用等。

全书语言简洁，实例丰富、实践性强。可供自动化、检测技术、机电装备及计算机应用类本科生、硕士研究生和相关教师使用，也可供从事相关领域的科研人员和工程技术人员参考。

前言

第1章 软测量技术概述

 1．1 软测量技术

1．1．1 软测量的辅助变量选择

1．1．2 软测量的数据选择与处理

1．1．3 软测量的模型辨识与验证

 1．2 建模的目的和基本方法

1．2．1 建立数学模型的主要目的

1．2．2 建立模型的基本方法

 1．3 小波分析及其应用

 1．4 多变量统计建模方法及其在软测量中的应用

1．4．1 相关分析和回归分析

1．4．2 主元分析法

1．4．3 部分最小二乘法

 1．5 建模与系统辨识

 1．6 人工神经网络及其应用

 1．7 优化算法及其在软测量技术中的应用

 1．8 软测量的实施

 1．9 软测量的在线校正

第2章 小波算法用于数据处理

 2．1 傅里叶变换

 2．2 小波变换

2．2．1 函数空间和广义空间

2．2．2 小波变换原理

2．2．3 傅里叶变换、加窗傅里叶变换和小波变换的比较

 2．3 一维连续小波变换

 2．4 高维连续小波变换

 2．5 一维离散小波变换

2．5．1 离散小波变换

2．5．2 二进制小波变换

 2．6 多分辨分析

 2．7 一维Mallat算法

……

第3章 多变量统计建模方法及其在软测量中的应用

第4章 系统辨识及其在软测量技术中的应用

第5章 化学反应器的机理模型

第6章 人工神经网络理论及其在建模中的应用

第7章 优化算法及其在软测量技术中的应用

附录

参考文献