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基于改进神经网络的污水处理参数软测量模型研究

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基于改进神经网络的污水处理参数软测量模型研究
论文目录
 
中文摘要第1-6 页
英文摘要第6-10 页
1 绪论第10-14 页
  · 问题的提出及研究的意义第10-11 页
  · 国内外研究现状第11-13 页
  · 本文研究的目的和研究内容第13-14 页
    · 本文研究的目的第13 页
    · 本文研究的主要内容第13-14 页
2 软测量技术概述第14-32 页
  · 引言第14 页
  · 软测量技术分类第14-24 页
    · 基于机理分析的软测量第14-15 页
    · 基于状态估计的软测量第15-16 页
    · 基于回归分析的软测量第16-18 页
    · 基于人工神经网络的软测量第18 页
    · 基于模糊技术的软测量第18-21 页
    · 基于模式识别的软测量第21-24 页
  · 软测量技术的影响因素第24-26 页
    · 辅助变量的选择第24-25 页
    · 测量数据的预处理第25-26 页
    · 软仪表的在线校正第26 页
  · 软测量模型的设计步骤第26-28 页
  · 软测量技术的应用第28-30 页
  · 小结第30-32 页
3 人工神经网络理论概要第32-44 页
  · 人工神经网络概念第32-33 页
  · 神经元特征函数第33-34 页
  · 人工神经网络模型和分类第34-35 页
  · 典型神经网络模型第35-42 页
    · BP 神经网络第35-39 页
    · RBF 神经网络第39-42 页
  · 小结第42-44 页
4 数据预处理方法第44-52 页
  · 引言第44 页
  · 主元分析法第44-46 页
  · 粗糙集理论第46-50 页
    · 知识的分类观点第46 页
    · 粗糙集理论的有关概念第46-48 页
    · 信息系统和决策表第48-49 页
    · 知识的约简第49-50 页
  · 小结第50-52 页
5 软测量技术在污水处理系统中的应用研究第52-70 页
  · 引言第52-53 页
    · 参数在线检测的必要性第52 页
    · 活性污泥处理法处理系统的影响因素第52-53 页
  · 出水TN 的软测量第53-64 页
    · 辅助变量及数据预处理第53-54 页
    · 基于BP 网络的软测量模型第54-60 页
    · RBF 网络预测模型第60-63 页
    · 实验结果的比较第63-64 页
  · 出水TP 的软测量第64-65 页
  · 出水COD 的软测量第65-67 页
  · 曝气池SVI 的软测量第67-70 页
6 结论与展望第70-72 页
  · 主要结论第70 页
  · 后续研究工作的展望第70-72 页
致谢第72-74 页
参考文献第74-78 页
附录A:作者攻读硕士学位期间发表的论文目录第78-80 页
附录B:论文实验数据表第80-86 页
独创性声明第86 页
学位论文版权使用授权书第86页

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