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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
本篇论文共
91
页,
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