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基于PSO-BP神经网络的铝带坯晶粒度软测量建模及优化
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基于PSO-BP神经网络的铝带坯晶粒度软测量建模及优化
论文目录
摘要
第1-5 页
ABSTRACT
第5-9 页
第一章 绪论
第9-20 页
· 课题来源及研究意义
第9-10 页
· 铝电磁铸轧技术和晶粒度检测的研究与发展
第10-12 页
· 铝电磁铸轧技术
第10-11 页
· 晶粒度检测技术
第11-12 页
· 软测量技术发展应用现状
第12-19 页
· 软测量技术的概念
第12-13 页
· 软测量技术建模方法
第13-16 页
· 软测量技术国内外研究发展及现状
第16-19 页
· 论文主要内容及章节安排
第19-20 页
第二章 铝电磁铸轧系统原理及晶粒度影响因素分析
第20-33 页
· 铝电磁铸轧系统概述
第20-21 页
· 铝电磁铸轧感应装置原理及结构
第21-25 页
· 磁场对金属凝固组织的作用机理
第21-22 页
· 连续铸轧的工艺要求
第22-23 页
· 电磁感应装置的基本结构
第23-25 页
· 影响铝带坯晶粒度的因素
第25-31 页
· 影响铝带坯晶粒度的铸轧因素
第27-29 页
· 影响铝带坯晶粒度的电磁因素
第29-31 页
· 本章小结
第31-33 页
第三章 基于 BP神经网络的晶粒度软测量模型
第33-58 页
· 软测量模型设计
第33-39 页
· 软测量技术基本原理
第33-34 页
· 软测量技术的要素
第34-35 页
· 软测量模型的设计步骤
第35-39 页
· BP神经网络原理
第39-45 页
· BP神经网络结构
第39-41 页
· BP神经网络训练
第41-44 页
· BP神经网络优点
第44-45 页
· BP神经网络存在的问题
第45 页
· 铝带坯晶粒度软测量模型
第45-52 页
· 输入数据的的标准化处理
第45-48 页
· 主元分析理论
第48-49 页
· 基于主元分析方法的数据集改进
第49-51 页
· 晶粒度软测量模型的基本结构
第51-52 页
· 试验结果与分析
第52-57 页
· 本章小结
第57-58 页
第四章 基于 PSO的软测量模型优化
第58-72 页
· 进化算法优化神经网络
第58-59 页
· 进化算法优化神经网络
第58-59 页
· 粒子群算法与其他进化算法的比较
第59 页
· PSO基本原理
第59-63 页
· 粒子群算法的基本原理
第60-62 页
· 全局模式与局部模式
第62 页
· 带惯性权重的微粒群算法
第62-63 页
· 基于 PSO的BP神经网络模型优化
第63-65 页
· 试验结果与分析
第65-70 页
· 软测量模型在线修正
第70-71 页
· 本章小结
第71-72 页
第五章 总结与展望
第72-74 页
· 总结
第72-73 页
· 展望
第73-74 页
参考文献
第74-79 页
致谢
第79-80 页
攻读硕士学位期间主要的研究成果
第80 页
本篇论文共
80
页,
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。
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