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基于SVM的铝带坯晶粒度软测量模型的研究

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基于SVM的铝带坯晶粒度软测量模型的研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
ABSTRACT第5-9 页
第一章 绪论第9-21 页
  · 课题来源第9-10 页
  · 铝电磁铸轧技术及铝带坯晶粒度检测技术的研究现状第10-13 页
    · 铝电磁铸轧技术的国内外研究现状第10-12 页
    · 铝带坯晶粒度检测技术的研究现状第12-13 页
  · 软测量技术的研究与应用第13-16 页
    · 软测量研究的主要内容第13-14 页
    · 软测量的研究现状第14-16 页
  · 软测量建模方法第16-19 页
    · 基于传统方法的软测量模型第16 页
    · 基于回归分析的软测量模型第16-18 页
    · 基于智能方法的软测量模型第18-19 页
  · 论文主要工作与章节安排第19-21 页
第二章 铝电磁铸轧系统及其工艺机理分析第21-33 页
  · 铝连续铸轧的发展及现状第21-23 页
    · 传统的铝及铝合金连续铸轧技术及工艺第21-22 页
    · 铝电磁铸轧技术及工艺第22-23 页
  · 铝电磁铸轧系统构造第23-24 页
  · 铝电磁铸轧系统工艺机理分析第24-26 页
  · 影响铝带坯晶粒度的铸轧因素和电磁因素第26-32 页
    · 影响铸轧铝带坯的铸轧工艺因素第27-31 页
    · 影响铸轧铝带坯的电磁因素第31-32 页
  · 本章小结第32-33 页
第三章 机器学习理论及支持向量机第33-44 页
  · 机器学习理论第33-38 页
    · 基于数据的机器学习问题模型第33-34 页
    · 统计学习理论第34-35 页
    · 学习过程的一致性条件第35 页
    · VC维理论第35-36 页
    · 推广性的界第36-38 页
  · 支持向量机第38-43 页
    · 支持向量机的基本思想第38-42 页
    · 核函数第42-43 页
  · 本章小结第43-44 页
第四章 基于 SVM及ε-SVR的铝带坯晶粒度软测量建模第44-65 页
  · 铝电磁铸轧系统软测量模型的建立第44-52 页
    · 铝电磁铸轧系统软测量模型的结构第44-46 页
    · 铝电磁铸轧系统软测量模型的设计第46 页
    · 铝电磁铸轧系统软测量模型工程的实现第46-52 页
  · 基于SVM及ε-SVR的铝带坯晶粒度软测量模型的建立第52-63 页
    · 铝电磁铸轧系统软测量模型结构第52-53 页
    · 改进的SVM算法研究第53-55 页
    · 软测量模型建模及仿真第55-63 页
  · 基于ε-SVR的铝电磁铸轧系统软测量建模及实验结果第63-64 页
  · 本章小结第64-65 页
第五章 基于v-SVR改进算法的铝电磁铸轧系统软测量建模第65-72 页
  · v-SVR训练算法第65-66 页
  · 不同参数对预测结果的影响第66-70 页
  · 基于v-SVR的铝带坯晶粒度软测量建模及实验结果第70-71 页
  · 本章小结第71-72 页
第六章 总结与展望第72-74 页
  · 工作总结第72-73 页
  · 研究展望第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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