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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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球墨铸铁论文
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
本篇论文共
52
页,
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。
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