基于集成模糊神经网络的铁水硅含量预测系统

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基于集成模糊神经网络的铁水硅含量预测系统

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基于集成模糊神经网络的铁水硅含量预测系统

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-10页
第一章绪论	第10-16页
· 课题背景及意义	第10-14页
· 高炉炼铁的发展现状	第10-11页
· 铁水硅含量预测的意义	第11-12页
· 铁水硅含量的主要预测方法	第12-14页
· 存在的问题	第14页
· 本论文的主要工作	第14-16页
第二章神经网络技术与建模工艺参数分析	第16-24页
· 人工神经网络	第16-18页
· 人工神经网络概述	第16-17页
· RBF神经网络	第17-18页
· 建模所需工艺参数分析	第18-22页
· 本章小结	第22-24页
第三章基于集成模糊神经网络铁水硅含量预测系统建模	第24-38页
· 集成神经网络	第24-26页
· 模糊神经网络	第26-27页
· 数据预处理	第27-28页
· 单个神经网络铁水硅含量的预测模型	第28-31页
· 单个RBF神经网络预测模型	第28-29页
· RBF网络的学习算法	第29-31页
· 集成模糊神经网络铁水硅含量预测模型	第31-37页
· 预测模型系统结构	第31页
· 预测模型网络结构	第31-33页
· 子网络模型建立与学习	第33-35页
· 决策融合网络设计	第35-37页
· 网络模型的训练过程	第37页
· 本章小结	第37-38页
第四章基于集成灰色模糊神经网络铁水硅含量预测系统建模	第38-44页
· 灰色预测方法	第38-40页
· 灰色预测理论概念	第38页
· GM(1,1)预测模型	第38-40页
· 集成灰色模糊神经网络的组合预测模型	第40-42页
· 子网络模型的建立	第40页
· 组合预测模型的网络结构	第40-41页
· 组合预测模型的建模步骤	第41-42页
· 组合预测模型的训练	第42页
· 本章小结	第42-44页
第五章三种铁水硅含量预测模型仿真结果的对比分析	第44-48页
· 预测结果的比较和分析	第44-47页
· 本章小结	第47-48页
第六章铁水硅含量上位机管理系统的设计	第48-56页
· 系统软件设计	第48-50页
· 需求分析与实现方案	第48-49页
· 数据库的连接	第49页
· MATLAB与VC++的接口实现	第49-50页
· 软件功能及软件界面的详细介绍	第50-54页
· 本章小结	第54-56页
第七章结论	第56-58页
参考文献	第58-62页
作者简介及攻读期成果	第62-64页
致谢	第64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。

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