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基于多神经网络融合的铝带坯晶粒度软测量技术研究
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基于多神经网络融合的铝带坯晶粒度软测量技术研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
ABSTRACT第5-9 页
第一章 绪论第9-20 页
　　· 课题来源与研究意义第9-10 页
　　· 多神经网络建模的研究与应用第10-13 页
　　　　· 多神经网络模型的提出第10-11 页
　　　　· 多神经网络模型的基本结构第11 页
　　　　· 多神经网络建模的主要研究内容第11-12 页
　　　　· 多神经网络建模的应用第12-13 页
　　· 数据融合技术的发展现状第13-15 页
　　· 铝电磁铸轧控制及晶粒度检测的研究现状第15-18 页
　　　　· 铝电磁铸轧控制现状第15-16 页
　　　　· 晶粒度检测的研究现状第16-18 页
　　· 论文研究内容及章节安排第18-20 页
第二章 铝电磁铸轧工艺及机理分析第20-28 页
　　· 铝电磁铸轧工艺概述第20-22 页
　　　　· 连续铸轧技术的发展第20-21 页
　　　　· 铝电磁铸轧设备及工艺流程第21-22 页
　　· 铝电磁铸轧系统结构及工作原理第22-27 页
　　　　· 铝电磁铸轧系统结构第22-23 页
　　　　· 电磁感应装置的基本结构第23-24 页
　　　　· 电磁感应装置中复合磁场的形成过程第24-27 页
　　· 本章小结第27-28 页
第三章 晶粒度软测量辅助变量的选择第28-43 页
　　· 软测量技术概述第28-33 页
　　　　· 软测量技术的基本框架第28-29 页
　　　　· 软测量的主要研究内容第29-30 页
　　　　· 软测量的建模方法第30-31 页
　　　　· 软测量的设计步骤第31-33 页
　　· 晶粒度软测量模型辅助变量的选择第33-41 页
　　　　· 影响铝带坯晶粒度的电磁因素分析第33-36 页
　　　　· 影响铝带坯晶粒度的铸轧工艺因素分析第36-41 页
　　　　· 晶粒度软测量模型辅助变量的初选第41 页
　　· 本章小结第41-43 页
第四章 多神经网络铝带坯晶粒度软测量建模第43-59 页
　　· 铝带坯晶粒度软测量模型的整体框架第43-44 页
　　· 输入数据集的归一化处理第44-45 页
　　· 基于主元分析(PCA)的输入数据集降维处理第45-50 页
　　　　· PCA技术及其算法第46-48 页
　　　　· 主元的贡献率和累积贡献率第48-49 页
　　　　· 基于PCA的数据集改进第49-50 页
　　· 基于K-均值聚类法的数据样本集分类第50-52 页
　　· 基于PCA和聚类的多神经网络(MNN)建模第52-57 页
　　　　· MNN的学习算法第52-55 页
　　　　· 基于PCA和聚类的MNN模型结构第55-56 页
　　　　· 采用PCR方法计算MNN模型权值第56-57 页
　　· 本章小结第57-59 页
第五章 软测量模型的MATLAB仿真与在线校正第59-74 页
　　· MNN晶粒度软测量模型的MATLAB实现第59-72 页
　　　　· 子网络的选取与实现第59-62 页
　　　　· 基于BP-MNN的晶粒度软测量建模与仿真第62-67 页
　　　　· 基于RBF-MNN的晶粒度软测量建模与仿真第67-69 页
　　　　· 基于组合MNN的晶粒度软测量建模与仿真第69-72 页
　　· MNN软测量模型的在线修正第72-73 页
　　· 本章小结第73-74 页
第六章 总结与展望第74-76 页
　　· 总结第74-75 页
　　· 展望第75-76 页
参考文献第76-81 页
致谢第81-82 页
攻读硕士学位期间主要的研究成果第82 页

本篇论文共82页，点击这进入下载页面。
 
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