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基于现场数据的热工过程辨识研究

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基于现场数据的热工过程辨识研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第一章 绪论第8-12页
  1.1 选题背景和研究意义第8页
  1.2 国内外研究现状第8-10页
    1.2.1 剪枝算法在神经网络中的应用第9页
    1.2.2 神经网络在热工过程辨识中的应用第9-10页
    1.2.3 基于现场数据的神经网络辨识研究第10页
  1.3 本文主要研究内容第10-12页
第二章 基于RBF神经网络的剪枝优化算法第12-27页
  2.1 引言第12页
  2.2 惩罚函数法和灵敏度法神经网络剪枝算法第12-13页
  2.3 基于RBF神经网络的剪枝优化算法第13-18页
    2.3.1 RBF神经网络第13-15页
    2.3.2 基于RBF神经网络的剪枝优化算法的理论推导第15-17页
    2.3.3 基于RBF神经网络的剪枝优化算法的剪枝策略第17页
    2.3.4 基于RBF神经网络的剪枝优化算法步骤第17-18页
  2.4 仿真研究第18-26页
    2.4.1 简单系统第18-22页
    2.4.2 复杂系统第22-26页
  2.5 本章小结第26-27页
第三章 基于现场数据的热工过程神经网络模型辨识第27-55页
  3.1 引言第27页
  3.2 基于现场数据热工过程建模的可辨识性分析第27-28页
    3.2.1 热工过程输入信号持续激励条件第27页
    3.2.2 热工过程闭环可辨识性第27-28页
  3.3 过程神经网络模型辨识原理第28-41页
    3.3.1 基于神经网络剪枝算法的辨识原理第28-30页
    3.3.2 基于神经网络剪枝算法的模型结构辨识第30-31页
    3.3.3 基于神经网络剪枝算法的热工过程辨识算法步骤第31-32页
    3.3.4 基于剪枝算法的模型辨识有效性仿真第32-41页
  3.4 基于现场数据的过热汽温神经网络模型辨识第41-53页
    3.4.1 过热汽温过程分析第41-44页
    3.4.2 过热汽温神经网络模型辨识第44-53页
  3.5 本章小结第53-55页
第四章 基于神经网络的热工过程传递函数模型辨识第55-63页
  4.1 引言第55页
  4.2 遗传算法的原理和方法第55-56页
  4.3 从神经网络模型中提取传递函数模型方法第56-59页
    4.3.1 基于遗传算法的过程辨识原理第56-57页
    4.3.2 基于遗传算法的过程辨识的实现第57-58页
    4.3.3 从RBF神经网络模型中提取传递函数模型的原理及方法第58-59页
  4.4 仿真研究第59-62页
    4.4.1 算法有效性仿真第59-61页
    4.4.2 过热汽温传递函数模型辨识仿真第61-62页
  4.5 本章小结第62-63页
第五章 结论与展望第63-64页
  5.1 主要研究内容及成果第63页
  5.2 今后工作的展望第63-64页
参考文献第64-68页
致谢第68-69页
作者在硕士研究生期间的科研成果第69页

本篇论文共69页,点击这进入下载页面
 
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