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水泥回转窑烧成状态识别与熟料质量指标软测量的研究

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水泥回转窑烧成状态识别与熟料质量指标软测量的研究
论文目录
 
摘要第1-8页
ABSTRACT第8-16页
第一章 绪论第16-32页
  1.1 研究背景和意义第16-19页
  1.2 工业过程中图像处理技术研究状况第19-26页
  1.3 回转窑烧成状态识别研究现状及存在的问题第26-28页
  1.4 回转窑熟料质量指标检测研究现状及存在的问题第28-29页
  1.5 本文主要工作第29-32页
第二章 水泥回转窑烧成状态识别及熟料质量指标f-CaO含量测量问题描述第32-54页
  2.1 水泥回转窑烧结过程工艺描述第32-36页
  2.2 水泥回转窑烧成状态特性分析及其识别现状描述第36-42页
  2.3 水泥回转窑熟料质量指标F-CAO含量测量现状描述第42-45页
  2.4 影响水泥回转窑熟料产品质量指标F-CAO含量的因素分析第45-50页
  2.5 水泥回转窑烧成状态识别及熟料F-CAO含量软测量的难点第50-52页
  2.6 本章小结第52-54页
第三章 预备知识第54-96页
  3.1 信息预处理第54-56页
  3.2 图像分割方法第56-63页
    3.2.1 大津算法(Otsu)第57-58页
    3.2.2 模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means,FCM)第58页
    3.2.3 基于Gabor小波去模糊化的聚类算法(Fuzzy C-Means and Gabor Wavelet,FCMG)第58-59页
    3.2.4 改进的快速行进法(Fast Marching Method,DFM)第59-60页
    3.2.5 归一化割(Normalized Cut,Ncut)第60-62页
    3.2.6 多阶自适应阈值(Multistage Adaptive Thresholding,MAT)第62-63页
  3.3 特征提取方法第63-79页
    3.3.1 多变量图像分析(Multivariate Image Analysis,MIA)第63-66页
    3.3.2 主成分分析法(Pricipal Component Analysis,PCA)第66-68页
    3.3.3 尺度不变特征转换算法(Scale Invariance Feature Transform,SIFT)第68-73页
    3.3.4 偏最小二乘(partial least squares,PLS)第73-76页
    3.3.5 神经网络偏最小二乘(Neural network partial least squares,NNPLS)第76-77页
    3.3.6 核偏最小二乘(Kernel partial least squares,KPLS)第77-79页
  3.4 多特征融合方法第79-81页
  3.5 模式分类器设计方法第81-89页
    3.5.1 概率神经网络(Probabilistic neural networks,PNN)第82-84页
    3.5.2 BP神经网络(Back Propagation neural network,BPNN)第84-86页
    3.5.3 支持向量机(Support vector machine,SVM)第86-88页
    3.5.4 超级学习机(Extreme learning machine,ELM)第88-89页
  3.6 回归器设计方法第89-93页
  3.7 本章小结第93-96页
第四章 基于火焰图像多特征的烧成状态识别方法第96-146页
  4.1 相关工作第96-102页
  4.2 基于火焰图像多特征的烧成状态识别策略第102-103页
  4.3 基于压缩GABOR滤波器组的火焰图像预处理算法第103-109页
  4.4 基于火焰图像感兴趣区域色彩特征的烧成状态识别算法第109-112页
  4.5 基于火焰图像感兴趣区域全局形态特征的烧成状态识别算法第112-115页
  4.6 基于火焰图像感兴趣区域局部形态特征的烧成状态识别算法第115-119页
  4.7 基于FUZZY INTEGRAL的火焰图像多特征融合烧成状态识别算法第119-120页
  4.8 仿真实验第120-144页
    4.8.1 数据描述第121-122页
    4.8.2 实验结果与分析第122-144页
      4.8.2.1 基于改进的Gabor滤波器组的火焰图像预处理实验结果第122-127页
      4.8.2.2 基于MIA的色彩特征烧成状态识别实验结果第127-129页
      4.8.2.3 基于PCA的全局形态特征烧成状态识别实验结果第129-134页
      4.8.2.4 基于SIFT+BoVW+LSA的局部形态特征烧成状态识别实验结果第134-141页
      4.8.2.5 基于Fuzzy Integral的火焰图像多特征融合烧成状态识别实验结果第141-143页
      4.8.2.6 比较实验结果第143-144页
  4.9 本章小结第144-146页
第五章 基于过程变量与火焰图像融合的烧成状态识别方法第146-166页
  5.1 基于过程变量与火焰图像特征融合的烧成状态识别策略第146-148页
  5.2 基于过程变量与火焰图像融合的烧成状态识别算法第148-153页
    5.2.1 基于改进中值滤波器的过程变量数据滤波预处理第148-150页
    5.2.2 基于KPLS的过程变量烧成状态识别模型第150-153页
    5.2.3 基于过程变量与火焰图像的Fuzzy Integral融合的烧成状态识别模型第153页
  5.3 仿真实验第153-165页
    5.3.1 数据描述第153-154页
    5.3.2 实验结果与分析第154-165页
      5.3.2.1 滤波预处理第154-157页
      5.3.2.2 基于KPLS的过程数据烧成状态识别实验结果第157-163页
      5.3.2.3 基于过程变量和火焰图像的Fuzzy Integral融合的烧成状态识别实验结果第163-165页
  5.4 本章小结第165-166页
第六章 基于火焰图像与过程数据的熟料质量指标f-CaO含量软测量方法第166-188页
  6.1 基于火焰图像和过程变量的熟料质量指标F-CAO含量软测量策略第166-168页
  6.2 基于火焰图像和过程数据的产品质量指标F-CAO含量软测量算法第168-171页
    6.2.1 数据预处理第168-169页
    6.2.2 火焰图像特征提取第169-170页
    6.2.3 软测量模型设计第170-171页
  6.3 仿真实验第171-187页
    6.3.1 数据描述第171-172页
    6.3.2 实验结果与分析第172-187页
      6.3.2.1 数据预处理实验结果第172-176页
      6.3.2.2 火焰图像特征提取实验结果第176-178页
      6.3.2.3 软测量模型设计实验结果第178-187页
  6.4 本章小结第187-188页
结束语第188-190页
参考文献第190-200页
致谢第200-202页
博士期间完成的论文、参加的科研项目第202-204页
作者简介第204页

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