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基于RBF神经网络的稀土萃取过程组分含量软测量方法研究

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基于RBF神经网络的稀土萃取过程组分含量软测量方法研究
论文目录
 
第一章 绪论第1-23 页
  · 课题的提出及其研究意义第8-10 页
  · 本课题相关领域的现状及发展趋势第10-14 页
    · 稀土萃取分离技术的发展第10-11 页
    · 稀土萃取分离过程组分含量测量方法第11-14 页
  · 软测量技术第14-22 页
    · 软测量的基本框架第14-15 页
    · 软测量建模方法第15-19 页
    · 影响软测量性能的因素第19-20 页
    · 软测量的设计步骤第20-22 页
  · 本文主要工作第22-23 页
第二章 稀土萃取分离过程描述第23-28 页
  · 稀土串级萃取分离过程第23-24 页
  · 串级萃取分离过程机理分析第24-27 页
    · 串级萃取分离过程动态平衡模型第24-26 页
    · 主导变量和辅助变量的确定第26-27 页
  · 本章小结第27-28 页
第三章 基于K-均值聚类算法的RBF网络组分含量软测量模型第28-49 页
  · 引言第28-29 页
  · RBF网络的输出第29-30 页
  · RBF网络的学习算法第30-37 页
  · K-均值聚类算法建立RBF网络组分含量软测量模型第37-48 页
    · 数据采集和预处理第37-43 页
    · 实验研究第43-48 页
  · 本章小结第48-49 页
第四章 基于遗传算法的-RBF网络组分含量软测量模型第49-72 页
  · 遗传算法的基本机理第49-56 页
    · 编码第49-50 页
    · 适应度函数第50-51 页
    · 遗传算法的操作第51-56 页
  · 遗传算法的求解步骤第56-57 页
    · 遗传算法的特点第56 页
    · 遗传算法的框图第56-57 页
  · 混合遗传算法建立RBF网络组分含量软测量模型第57-63 页
    · 染色体结构及编码第58 页
    · 算法设计第58-59 页
    · 实验研究第59-63 页
  · 混合递阶遗传算法建立RBF网络组分含量软测量模型第63-71 页
    · 染色体结构及编码第64 页
    · 算法设计第64-65 页
    · 实验研究第65-71 页
  · 本章小结第71-72 页
第五章 总结第72-74 页
  · 主要工作回顾第72 页
  · 本课题今后需进一步研究的地方第72-74 页
致谢第74-75 页
参考文献第75-78 页
附录混合递阶遗传算法程序第78-85 页
个人简历 在读期间发表的学术论文第85 页

本篇论文共85页,点击这进入下载页面
 
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