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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,点击这进入下载页面
 
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