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基于支持向量机的电站锅炉燃烧稳定性研究
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基于支持向量机的电站锅炉燃烧稳定性研究
论文目录
 
摘要第1 页
ABSTRACT第3-6 页
第一章 绪论第6-11 页
　　· 前言第6-7 页
　　· 相关研究第7-9 页
　　　　· 煤粉燃烧稳定性理论研究第7-8 页
　　　　· 电站锅炉燃烧状态检测技术发展状况第8-9 页
　　　　　　· 基于自组织神经网络的火焰燃烧诊断技术第8-9 页
　　　　　　· 基于模糊理论的燃烧诊断技术第9 页
　　　　　　· 基于主元分析方法的燃烧诊断技术第9 页
　　　　　　· 基于火焰颜色定量分析的燃烧诊断技术第9 页
　　　　　　· 基于频谱分析的燃烧诊断技术第9 页
　　· 研究内容及意义第9-10 页
　　· 本章小结第10-11 页
第二章 燃烧稳定性因素分析第11-23 页
　　· 影响因素分析第11-16 页
　　　　· 煤质变化第11-12 页
　　　　· 锅炉负荷第12-13 页
　　　　· 煤粉浓度第13 页
　　　　· 一次风温与风速第13-16 页
　　　　· 煤粉细度第16 页
　　　　· 煤粉气流的初温第16 页
　　　　· 二次风风速和风温第16 页
　　　　· 其它因素第16 页
　　· 反映燃烧稳定性的因素第16-22 页
　　　　· 炉膛压力第17 页
　　　　· 火检信号第17-22 页
　　· 本章小结第22-23 页
第三章支持向量机模型参数选择算法研究第23-38 页
　　· 支持向量机简介第23-29 页
　　　　· 机器学习理论概述第23-25 页
　　　　· 统计学习基本理论第25-28 页
　　　　· 支持向量机算法的发展历史和现状第28-29 页
　　· 支持向量机基本算法第29-34 页
　　　　· 支持向量分类第29-32 页
　　　　· 支持向量回归第32-34 页
　　· 支持向量机模型参数的选择第34-37 页
　　　　· 模型参数对SVM 分类性能的影响第34-36 页
　　　　· 模型参数选择方法第36-37 页
　　· 本章小结第37-38 页
第四章 算法验证第38-50 页
　　· 研究对象第38 页
　　· 数据准备第38-39 页
　　· 样本输入量的选择第39-40 页
　　· 数据分析工具第40-41 页
　　· 基于炉膛火检信号的燃烧状态判断第41-47 页
　　　　· 训练与测试第41-46 页
　　　　· 模型参数的选择第46-47 页
　　· 基于影响因素的燃烧诊断第47-49 页
　　　　· 特征数据的提取第47-48 页
　　　　· 训练与测试第48-49 页
　　· 本章小结第49-50 页
第五章结论与展望第50-52 页
参考文献第52-55 页
致谢第55-56 页
在学期间发表的学术论文和参加科研情况第56页

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。
 
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