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新型干法水泥生产窑尾分解率软测量研究

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新型干法水泥生产窑尾分解率软测量研究
论文目录
 
摘要第1-9 页
Abstract第9-11 页
第一章 绪论第11-17 页
  · 水泥行业的发展现状第11-12 页
  · 窑尾分解率检测方法研究现状第12-13 页
  · 软测量技术的发展第13-15 页
  · 本文主要工作第15-16 页
    · 课题来源第15 页
    · 本文主要内容第15-16 页
  · 本章小结第16-17 页
第二章 窑尾分解率软测量辅助变量的选择与数据预处理第17-27 页
  · 软测量技术概述第17-19 页
    · 软测量的数学描述第17 页
    · 软测量的基本设计步骤第17-19 页
  · 窑尾分解率软测量辅助变量的选择第19-22 页
    · 新型干法水泥生产工艺第19-21 页
    · 窑尾分解率软测量辅助变量的选择第21-22 页
  · 窑尾分解率软测量数据预处理第22-26 页
    · 数据采集第22-23 页
    · 异常数据剔除第23-25 页
    · 数据标准化第25-26 页
  · 本章小结第26-27 页
第三章 基于人工神经网络窑尾分解率软测量第27-41 页
  · 软测量建模方法第27-30 页
    · 机理建模第27 页
    · 经验建模第27-30 页
      · 回归分析建模第28 页
      · 自适应推理建模第28-29 页
      · 模糊数学建模第29 页
      · 人工神经网络建模第29-30 页
      · 支持向量机建模第30 页
  · 人工神经网络理论第30-32 页
    · 人工神经元第31 页
    · 神经网络结构第31-32 页
    · 神经网络学习规则第32 页
  · 基于BP 神经网络的窑尾分解率软测量建模第32-40 页
    · BP 神经网络第32-34 页
    · 基于BP 神经网络的窑尾分解率软测量第34-40 页
      · BP 网络模型学习算法第35-36 页
      · BP 神经网络的窑尾分解率软测量建模第36-39 页
      · 基于BP 神经网络的窑尾分解率软测量模型预测第39-40 页
  · 本章小结第40-41 页
第四章 基于最小二乘支持向量机窑尾分解率软测量第41-63 页
  · 统计学习理论第41-46 页
    · 机器学习问题第41-42 页
    · 经验风险最小化准则第42-43 页
    · 统计学习理论的核心内容第43-46 页
      · VC 维第43-44 页
      · 推广性的界第44 页
      · 结构风险最小化准则第44-46 页
  · 支持向量机与最小二乘支持向量机第46-52 页
    · 支持向量机原理第46-47 页
    · 支持向量机算法第47-49 页
    · 最小二乘支持向量机第49-51 页
    · 核函数第51-52 页
  · 基于最小二乘支持向量机的窑尾分解率软测量第52-60 页
    · 基于最小二乘支持向量机软测量步骤第52-53 页
    · 最小二乘支持向量机核函数的选取第53 页
    · 最小二乘支持向量机模型参数的选取第53 页
    · 窑尾分解率软测量建模第53-58 页
    · 基于最小二乘支持向量机窑尾分解率软测量模型预测第58-60 页
  · 两种窑尾分解率软测量模型比较第60-61 页
  · 本章小结第61-63 页
第五章 窑尾分解率软测量的软件开发第63-76 页
  · 窑尾分解率软测量程序框架第63 页
  · DCS 控制系统第63-65 页
  · 数据采集与交换系统第65-68 页
    · OPC 接口技术第65-67 页
    · ADO 技术与 SQL Server 访问第67 页
    · 数据采集系统的实现第67-68 页
  · 窑尾分解率软测量软件开发第68-74 页
    · 最小二乘支持向量机在线算法第68-72 页
    · 窑尾分解率软测量软件应用第72-74 页
  · 本章小结第74-76 页
第六章 结论第76-78 页
参考文献第78-82 页
致谢第82-84 页
附录 A 样本数据第84-91 页
附录 B 攻读硕士学位期间完成的论文及参与的科研项目第91 页
  发表的学术论文第91 页
  作者攻读硕士学位期间参加的科研工作第91 页

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