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基于人工智能优化算法的聚丙烯熔融指数预报建模优化研究
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基于人工智能优化算法的聚丙烯熔融指数预报建模优化研究
论文目录
致谢
第1-6页
摘要
第6-7页
Abstract
第7-10页
· 绪论
第10-26页
· 引言
第10页
· 聚丙烯熔融指数预报
第10-15页
· 聚丙烯及其熔融指数
第10-11页
· 聚丙烯工艺
第11-12页
· 聚丙烯熔融指数测量
第12-15页
· 人工智能优化算法
第15-22页
· 遗传算法
第15-17页
· 免疫算法
第17-19页
· 粒子群优化算法
第19-20页
· 蚁群优化算法
第20-22页
· 本文结构与安排
第22-26页
· 熔融指数预报RBF神经网络模型
第26-48页
· 丙烯聚合生产过程研究
第26-29页
· 建模对象过程介绍
第26-27页
· 建模变量的确定
第27-29页
· RBF神经网络建模
第29-36页
· RBF神经网络结构
第30-31页
· 熔融指数预报RBF神经网络模型建立
第31-34页
· 熔融指数预报模型性能指标
第34-36页
· PCA方法在建模中的应用研究
第36-45页
· PCA方法介绍
第36-40页
· PCA方法在建模中应用
第40-41页
· PCA方法对模型性能的影响
第41-45页
· 小结与讨论
第45-48页
· 基于PSO算法和SA算法的模型优化研究
第48-66页
· PSO算法在优化RBF神经网络结构上的应用
第48-50页
· SA算法在优化RBF神经网络结构上的应用
第50-55页
· SA算法简介
第51-54页
· SA算法的优化应用
第54-55页
· PSO算法和SA算法改进后的应用研究
第55-59页
· PSO算法的改进
第56-58页
· PSO算法与SA算法的结合
第58-59页
· MPSO_SA算法优化结果分析
第59-64页
· 小结
第64-66页
· 基于ACO算法的模型优化研究
第66-90页
· ACO算法在RBF神经网络结构优化上的应用研究
第66-78页
· ACO算法介绍
第66-70页
· ACO算法优化RBF神经网络结构
第70-72页
· 自适应ACO算法优化RBF神经网路结构
第72-74页
· 熔融指数预报模型优化效果研究
第74-78页
· 基于ACO算法的组合RBF神经网络建模研究
第78-87页
· 组合RBF神经网络建模策略的提出
第78-79页
· 组合RBF神经网络建模策略
第79-82页
· 自适应组合RBF神经网络建模策略
第82-83页
· 组合RBF神经网络建模效果研究
第83-87页
· 小结
第87-90页
· 总结与展望
第90-94页
· 全文总结
第90-91页
· 本文研究展望
第91-94页
参考文献
第94-100页
作者攻读硕士期间的主要成果
第100页
本篇论文共
100
页,
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。
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