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转炉终点控制模型的比较分析和改进研究

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转炉终点控制模型的比较分析和改进研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
1 绪论第9-15页
  · 前言第9页
  · 转炉技术的进步第9-10页
  · 转炉终点控制与研究进展第10-11页
  · 转炉终点控制的应用第11-12页
  · 研究背景与研究内容第12-15页
    · 研究背景第12-13页
    · 研究内容第13-15页
2 不同控制模型的关系及方法分析第15-23页
  · 静态控制模型与动态控制模型的关系第15-16页
  · 转炉控制模型方法分析第16-21页
    · 转炉静态控制第17-18页
    · 转炉动态控制第18-19页
    · 转炉全自动控制第19-20页
    · 其它方法第20-21页
  · 转炉终点控制技术的发展趋势分析第21-23页
3 基于人工智能的转炉终点控制静态与准动态模型分析第23-30页
  · 基于人工智能的转炉终点控制静态与准动态模型的原理第23-24页
  · 基于GA-BP 神经网络的转炉终点控制模型的应用第24-25页
  · 转炉终点预测的准动态控制模型的应用第25-26页
  · 模型的比较分析第26-30页
    · 终点控制模型第26-27页
    · 模型的方法第27页
    · 模型输入条件和特点第27-28页
    · 模型的控制目标第28-29页
    · 比较结果分析第29-30页
4 终点控制模型的改进第30-47页
  · 基于时间的BP 神经网络终点控制模型的原理第30-37页
    · 模型的原理第30-32页
    · 模型的方法第32-35页
    · 模型的构建第35-36页
    · 模型的改进第36页
    · BP 神经网络算法的改进第36-37页
  · 基于时间的BP 神经网络终点控制模型建立的基础第37-41页
    · 模型应用的条件第37-38页
    · 模型应用的对象第38-39页
    · 模型基本假设第39页
    · 物料平衡计算第39-41页
  · 数据的预处理第41-47页
    · 数据的收集与清理第41页
    · 有效参数的评估与选择第41-43页
    · 模型输入变量与输出变量的选取第43-44页
    · 过程数据的模式量化与变换第44-47页
5 基于时间的BP 神经网络终点控制模型的实现与测试第47-56页
  · 基于时间的BP 神经网络终点控制模型的实现第47-50页
  · 基于时间的BP 神经网络终点控制模型的测试第50-56页
    · 试验设计第50-51页
    · 试验数据第51-52页
    · 试验结果与分析第52-56页
6 结论与展望第56-58页
  · 结论第56页
  · 展望第56-58页
致谢第58-59页
参考文献第59-63页
附录第63-65页
  作者在攻读学位期间发表的论文目录第63-65页

本篇论文共65页,点击这进入下载页面
 
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