烧结矿FeO含量实时预测系统的关键技术研究

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烧结矿FeO含量实时预测系统的关键技术研究

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烧结矿FeO含量实时预测系统的关键技术研究

论文目录
摘要	第1-4 页
ABSTRACT	第4-9 页
1 绪论	第9-14 页
· 课题的背景	第9 页
· 国内外现状	第9-12 页
· 本文的创新	第12 页
· 本文研究技术路线	第12-14 页
2 烧结机尾断面图像的选取	第14-24 页
· 烧结机工作原理简介	第14-16 页
· 最佳烧结机尾断面图像	第16-18 页
· 基于差分的最佳断面图像选取算法的研究及实现	第18-22 页
· 断面图像序列的差分分析	第18-21 页
· 基于差分的最佳断面获取算法的实现	第21-22 页
· 本章小结	第22-24 页
3 烧结机尾断面图像的特征参数提取	第24-36 页
· 数字图像处理方法	第24-32 页
· 数字图像	第24-27 页
· 彩色图像到灰度图像的转换	第27 页
· 数字图像的增强	第27-30 页
· 数字图像分割	第30-32 页
· 特征参数的提取	第32-35 页
· 红火率的提取	第32-34 页
· 气孔率的提取	第34-35 页
· 本章小结	第35-36 页
4 烧结矿FEO 含量的混合预测技术	第36-48 页
· 基于模糊聚类与 RBF 函数结合的烧结矿 FEO 含量预测	第36-37 页
· 模糊 C 均值聚类算法	第37-43 页
· 数据集的c 划分	第37-38 页
· 聚类目标函数	第38-39 页
· 聚类的准则	第39-41 页
· 模糊c 均值聚类算法	第41 页
· 最佳分类数的确定	第41-43 页
· 模糊C 均值聚类判别结果	第43 页
· RBF 神经网络	第43-46 页
· RBF 神经网络原理	第43-45 页
· 样本选取	第45 页
· 样本的归一化	第45 页
· 网络的建立	第45-46 页
· 网络模型的更新	第46 页
· 本章小节	第46-48 页
5 系统软硬件设计	第48-57 页
· 系统硬件设计	第49-53 页
· 图像传输方式的选择	第49-51 页
· 相机的选择	第51 页
· 镜头的选择	第51-52 页
· 图像采集卡的选取	第52 页
· 其他配件的选取	第52-53 页
· 系统软件设计	第53-56 页
· 程序的组件化	第53-54 页
· 各组件的功能及接口说明	第54-56 页
· 本章小结	第56-57 页
6 项目的实践及数据分析	第57-63 页
· 项目的实践	第57-59 页
· 项目的数据分析	第59-63 页
7 结论	第63-64 页
致谢	第64-65 页
参考文献	第65-67 页
附录	第67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。

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