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粗糙集—神经网络智能系统在浮选过程中的应用研究
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粗糙集—神经网络智能系统在浮选过程中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
ABSTRACT第6-11 页
1 前言第11-23 页
　　· 浮选过程概述第11-15 页
　　　　· 阳离子反浮选过程的工艺流程第12-14 页
　　　　· 浮选过程系统分析第14-15 页
　　· 浮选过程自动控制现状第15-19 页
　　　　· 以稳定浮选过程为控制目标第17-18 页
　　　　· 以追求最大回收率为控制目标第18 页
　　　　· 以追求最佳经济效益为控制目标第18-19 页
　　· 浮选过程控制存在的问题第19-20 页
　　· 论文主要工作第20-23 页
2 粗糙集-神经网络智能系统第23-37 页
　　· 引言第23 页
　　· 粗糙集理论及其应用研究第23-28 页
　　　　· 粗糙集理论概述第23-26 页
　　　　· 粗糙集的理论研究第26-27 页
　　　　· 粗糙集的应用研究第27-28 页
　　· 人工神经网络第28-31 页
　　　　· 人工神经网络概述第28-29 页
　　　　· 人工神经网络分类第29 页
　　　　· 神经网络研究热点第29-31 页
　　· 粗糙集-神经网络智能系统第31-36 页
　　　　· 粗糙集与神经网络第31-32 页
　　　　· 粗糙集与神经网络集成的研究现状评述第32-35 页
　　　　· 粗糙集与神经网络集成的存在问题及展望第35-36 页
　　· 小结第36-37 页
3 智能建模前的数据预处理第37-55 页
　　· 引言第37 页
　　· 离线学习系统的数据预处理第37-49 页
　　　　· 样本数据采集第37-39 页
　　　　· 基于模糊C均值聚类的数据预处理第39-43 页
　　　　· 基于粗糙集理论的数据清洗第43-49 页
　　· 在线控制系统的数据预处理第49-54 页
　　　　· 实时测量数据的除噪滤波第49-50 页
　　　　· 基于控制图法的数据预处理第50-54 页
　　· 小结第54-55 页
4 基于PCA-RBF神经网络的浮选过程软测量模型第55-69 页
　　· 引言第55 页
　　· PCA-RBF神经网络软测量模型的结构第55-58 页
　　· 输入数据集降维：PCA算法第58-61 页
　　　　· 主元分析方法概述第58-60 页
　　　　· 输入数据集降维第60-61 页
　　· RBF神经网络第61-66 页
　　　　· RBF神经网络概述第61-63 页
　　　　· RBF神经网络的学习算法第63-66 页
　　· PCA-RBF神经网络模型的训练和测试第66-68 页
　　· 小结第68-69 页
5 基于粗糙集控制理论的浮选过程药剂用量模型第69-83 页
　　· 引言第69 页
　　· 粗糙集控制的基本思想第69-70 页
　　· 浮选过程的粗糙集控制第70-80 页
　　　　· 条件属性集合与决策属性集合的确定第71 页
　　　　· 粗糙集控制模型设计过程利用的数据表第71-72 页
　　　　· 浮选数据的采集与完备第72 页
　　　　· 浮选数据离散化第72-76 页
　　　　· 离散数据表的预处理第76-77 页
　　　　· 条件属性约简第77 页
　　　　· 决策表属性值约简第77-79 页
　　　　· 决策表的智能查询第79-80 页
　　· 测试与仿真第80-82 页
　　　　· 覆盖率测试第80-81 页
　　　　· 准确度测试第81-82 页
　　· 小结第82-83 页
6 粗糙集—神经网络智能系统在浮选过程中的应用第83-93 页
　　· 引言第83 页
　　· 粗糙集-神经网络模型设计第83-89 页
　　　　· 模型结构第83-84 页
　　　　· BP神经网络设计第84-89 页
　　　　· 网络输入-输出数据的产生第89 页
　　· 模型的仿真对比第89-91 页
　　　　· 粗糙集模型与粗糙集-神经网络模型的仿真对比第89-90 页
　　　　· 神经网络模型与粗糙集-神经网络模型的仿真对比第90-91 页
　　· 小结第91-93 页
7 浮选过程智能控制系统的工业应用第93-104 页
　　· 引言第93 页
　　· 智能控制系统的总体结构第93-97 页
　　　　· 智能控制系统硬件结构第93-94 页
　　　　· 智能控制系统软件结构第94-97 页
　　· 浮选过程智能控制系统的工业应用第97-103 页
　　　　· 工业实验第97-102 页
　　　　· 经济效益分析第102-103 页
　　· 小结第103-104 页
8 结论与展望第104-107 页
　　· 主要结论第104-105 页
　　· 发展与展望第105-107 页
参考文献第107-113 页
攻读博士学位期间完成的论文和承担的科研项目第113-114 页
论文主要创新点摘要第114-115 页
致谢第115-116 页
大连理工大学学位论文版权使用授权书第116-117 页
附录1 子组均值与波动范围第117-119 页
附录2 计算变量上下限的常数表第119 页
附录3 均值的上下限和波动范围的上下限的计算结果第119 页

本篇论文共119页，点击这进入下载页面。
 
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