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机器学习在球墨铸铁蠕化率问题的应用研究

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机器学习在球墨铸铁蠕化率问题的应用研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-14页
  §1-1 课题背景第9-11页
    1-1-1 球墨铸铁和蠕化率第9-10页
    1-1-2 球墨铸铁蠕化率的测定方法第10页
    1-1-3 球墨铸铁温度数据性质第10-11页
    1-1-4 机器学习与热分析相结合预测蠕化率第11页
  §1-2 国内外研究现状第11-13页
  §1-3 论文研究内容第13页
  §1-4 论文结构第13-14页
第二章 自适应滤波第14-28页
  §2-1 小波分析简介第14-21页
    2-1-1 相关基本概念第14-15页
    2-1-2 小波与连续小波变换第15-16页
    2-1-3 离散小波变换第16-17页
    2-1-4 多分辨率分析第17-18页
    2-1-5 小波滤波原理第18-20页
    2-1-6 试验及结果分析第20-21页
  §2-2 自适应滤波的简介第21-23页
    2-2-1 自适应滤波思路第21-22页
    2-2-2 传统自适应滤波方法第22-23页
  §2-3 基于均方误差与高频信号的折中评价方法第23-24页
  §2-4 试验及结果分析第24-27页
  §2-5 本章小结第27-28页
第三章 免疫记忆克隆选择算法与支持向量机第28-47页
  §3-1 免疫记忆克隆选择算法第28-36页
    3-1-1 生物免疫系统及其相关概念第28-29页
    3-1-2 免疫进化算法第29-32页
    3-1-3 克隆选择算法第32-33页
    3-1-4 免疫记忆克隆选择算法第33-36页
  §3-2 支持向量机第36-41页
    3-2-1 统计学习理论第36-37页
    3-2-2 支持向量机第37-41页
  §3-3 基于免疫记忆克隆选择算法的支持向量机第41-45页
    3-3-1 算法叙述第41页
    3-3-2 程序实现第41-45页
  §3-4 与其他算法的对比试验及结果分析第45-46页
    3-4-1 WEKA机器学习平台简介第45-46页
    3-4-2 与其他算法间的对比结果第46页
  §3-5 本章小结第46-47页
第四章 总结与展望第47-48页
  §4-1 工作总结第47页
  §4-2 工作展望第47-48页
参考文献第48-51页
致谢第51-52页
攻读学位期间所取得的相关科研成果第52 页

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