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基于人工神经网络钢球损耗模型研究
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基于人工神经网络钢球损耗模型研究
论文目录
摘要
第1-7页
Abstract
第7-13页
第1章 绪论
第13-22页
1.1 论文选题背景及意义
第13-15页
1.1.1 论文选题背景
第13-14页
1.1.2 论文研究意义
第14-15页
1.2 论文研究相关领域研究进展
第15-20页
1.2.1 磨矿智能控制技术研究现状
第16-18页
1.2.2 国内磨矿模型研究进展
第18-20页
1.3 论文主要内容
第20-21页
1.4 本章小结
第21-22页
第2章 人工神经网络建模理论
第22-33页
2.1 人工神经元
第22-24页
2.2 人工神经网络拓扑结构类型
第24页
2.3 人工神经网络的特点
第24-25页
2.4 人工神经网络的学习
第25-27页
2.4.1 学习方式
第25-26页
2.4.2 神经网络学习算法
第26-27页
2.5 BP神经网络
第27-32页
2.5.2 BP神经网络的特点
第29-31页
2.5.3 BP神经网络的改进技术
第31-32页
2.6 本章小结
第32-33页
第3章 磨矿实验方法及模型建立
第33-39页
3.1 实验原料及设备
第33-34页
3.1.1 实验矿样
第33页
3.1.2 实验钢球
第33页
3.1.3 实验设备
第33-34页
3.2 基于人工神经网络的钢球损耗建模实验
第34-38页
3.2.1 参数的选取
第34-35页
3.2.2 钢球配比建模实验
第35-36页
3.2.3 钢球填充率及配比建模实验
第36-38页
3.3 本章小结
第38-39页
第4章 建模及MATLAB仿真过程
第39-51页
4.1 MATLAB简介
第39页
4.2 输入输出数据的预处理
第39-40页
4.3 基于BP神经网络的磨矿钢球损耗建模
第40-50页
4.3.1 BP神经网络结构和参数的确定
第40-44页
4.3.2 基于BP神经网络的学习算法的程序实现
第44-50页
4.4 本章小结
第50-51页
第5章 钢球损耗与MATLAB仿真
第51-83页
5.1 钢球配比计算机仿真实验
第51-73页
5.1.1 实验数据
第51-54页
5.1.2 BP网络仿真实验
第54-73页
5.2 钢球填充率及配比计算机仿真实验
第73-76页
5.2.1 实验数据
第73-74页
5.2.2 仿真实验
第74-75页
5.2.3 实验结果分析
第75-76页
5.3 遗传算法优化BP神经网络仿真实验
第76-82页
5.3.1 遗传算法优化仿真过程
第77-80页
5.3.2 结果分析
第80-82页
5.3.3 对比结果分析
第82页
5.4 本章小结
第82-83页
第6章 总结与展望
第83-85页
6.1 总结
第83-84页
6.2 展望
第84-85页
参考文献
第85-88页
致谢
第88-89页
附件:论文所写部分程序
第89-95页
本篇论文共
95
页,
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。
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