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基于PSO-LSSVM的铝带坯晶粒度软测量模型的研究与优化

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基于PSO-LSSVM的铝带坯晶粒度软测量模型的研究与优化
论文目录
 
摘要第1-5 页
ABSTRACT第5-9 页
第一章 绪论第9-17 页
  · 课题来源第9-10 页
  · 铝电磁铸轧技术和晶粒度检测技术的研究现状第10-12 页
    · 铝电磁铸轧技术的研究现状第10-11 页
    · 铝带坯晶粒度检测技术第11-12 页
  · 软测量技术概述第12-15 页
    · 软测量技术简述第12-13 页
    · 软测量的建模方法第13-15 页
    · 软测量技术的研究现状第15 页
  · 论文主要工作及章节安排第15-17 页
第二章 铝电磁铸轧工艺与铝带坯晶粒度影响因素分析第17-28 页
  · 铝电磁铸轧系统工艺与原理分析第17-21 页
    · 铝电磁铸轧系统简介第17-18 页
    · 铝电磁铸轧工艺分析第18-19 页
    · 电磁感应装置原理介绍第19-21 页
  · 铝带坯晶粒度影响因素分析第21-27 页
    · 影响铝带坯晶粒度的铸轧因素第21-24 页
    · 影响铝带坯晶粒度的电磁因素第24-27 页
  · 本章小结第27-28 页
第三章 统计学习理论和最小二乘支持向量机第28-38 页
  · 统计学习理论第28-31 页
    · 统计学习理论简介第28-29 页
    · 统计学习理论的主要内容第29-31 页
  · 支持向量机第31-35 页
    · 最优分类超平面第32-33 页
    · 核函数第33-34 页
    · 支持向量机第34-35 页
  · 最小二乘支持向量机第35-37 页
  · 本章小结第37-38 页
第四章 基于LS-SVM的铝带坯晶粒度软测量的实现第38-54 页
  · 软测量技术的基本原理与设计流程第38-39 页
  · 辅助变量的选择第39-41 页
  · 数据预处理第41-43 页
    · 异常数据剔除第41-43 页
    · 数据的标准化处理第43 页
  · 模型结构设计第43-44 页
  · 基于LS-SVM的铝带坯晶粒度软测量模型的仿真与结果分析第44-53 页
    · 核函数对模型精度的影响第46-51 页
    · 正则化参数对模型精度的影响第51-53 页
  · 本章小结第53-54 页
第五章 基于PSO优化的晶粒度软测量模型第54-62 页
  · 粒子群算法概述第54-57 页
    · 粒子群算法基本原理第54-57 页
    · 粒子群算法的特点第57 页
  · 基于PSO优化的软测量模型仿真结果分析第57-61 页
  · 本章小结第61-62 页
第六章 总结与展望第62-64 页
  · 总结第62 页
  · 展望第62-64 页
参考文献第64-68 页
致谢第68-69 页
攻读硕士学位期间主要的研究成果第69 页

本篇论文共69页,点击这进入下载页面
 
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