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基于模糊神经网络的甲醇合成塔转化率软测量建模的研究

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基于模糊神经网络的甲醇合成塔转化率软测量建模的研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第1章 绪论第10-17页
  · 研究背景和意义第10-11页
  · 软测量技术第11-14页
    · 软测量的基本原理第11页
    · 软测量的建模方法第11-13页
    · 软测量技术的工业应用第13-14页
  · 软测量技术在甲醇工业中的应用第14-15页
  · 本文的工作及组织第15-17页
    · 主要研究内容第15-16页
    · 章节安排第16-17页
第2章 基于模糊神经网络的软测量技术第17-27页
  · 引言第17页
  · 模糊神经网络概述第17-20页
    · 模糊神经元第17-19页
    · 模糊技术和神经网络的结合第19页
    · 模糊神经网络的特点第19-20页
  · 模糊神经网络结构及学习算法第20-22页
    · 模糊神经网络的结构第20-21页
    · 模糊神经网络学习算法第21-22页
  · 主元分析法和核主元分析法第22-25页
    · 主元分析法(PCA)第22-23页
    · 核主元分析法(KPCA)第23-25页
  · 基于KPCA的模糊神经网络模型第25-26页
  · 本章小结第26-27页
第3章 差分进化算法的研究与改进第27-52页
  · 引言第27页
  · 基本差分进化算法第27-31页
    · 算法简介第27-28页
    · 算法基本要素第28页
    · 算法步骤第28-31页
  · 基本差分进化算法的改进第31-35页
    · 改进方案一 ADE自适应变异第31-32页
    · 改进方案二 SMDE嵌入单纯形第32-34页
    · 改进方案三 CDE时变交叉概率第34-35页
  · 增强型差分进化算法GSMDE第35-37页
  · 常用测试函数及其性能指标第37-42页
  · 仿真实验第42-51页
    · 时变交叉概率CR的选择第42-44页
    · 寻优率p_x和适应值方差上限σ的选择第44-47页
    · GSMDE和DE仿真性能比较第47-51页
  · 本章小结第51-52页
第4章 甲醇合成塔转化率的软测量建模第52-65页
  · 引言第52页
  · 甲醇合成过程简介第52-56页
    · 合成工艺分析第52-55页
    · 转化率影响因素第55-56页
  · 合成过程的软测量建模第56-61页
    · 辅助变量的选择第56-57页
    · 数据采集第57-58页
    · 数据预处理第58-59页
    · 辅助变量的二次选择第59-61页
  · GSMDE与DE的建模方法比较第61-64页
    · 基于GSMDE的软测量建模第61-62页
    · 基于DE的软测量建模第62页
    · GSMDE-NN和DE-NN模型性能比较第62-64页
  · 本章小结第64-65页
第5章 软测量模块的实现第65-71页
  · 引言第65页
  · 软测量系统的开发平台和开发工具的选择第65-68页
    · 软测量系统软件特点第65页
    · 软测量系统的硬件组成第65-67页
    · 软测量系统的软件开发平台第67-68页
  · 软件部分功能第68-70页
  · 本章小结第70-71页
第6章 总结与展望第71-73页
  · 本文研究工作总结第71页
  · 进一步的讨论和展望第71-73页
参考文献第73-78页
致谢第78-79页
作者在攻读硕士学位期间发表的论文第79页

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