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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

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