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计算智能方法研究及其在流程工业中应用
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计算智能方法研究及其在流程工业中应用
论文目录
 
摘要第1-7 页
Abstract第7-16 页
第一章 绪论第16-27 页
　　· 计算智能方法的研究进展第16-20 页
　　　　· 人工神经网络第16-17 页
　　　　· 模糊技术第17-18 页
　　　　· 粒子群第18-19 页
　　　　· 蚁群算法第19-20 页
　　· 流程工业生产现状及面临的问题第20-21 页
　　· 流程工业建模与优化研究现状第21-23 页
　　· 计算智能在流程工业的应用研究第23-25 页
　　· 本文的研究内容第25 页
　　· 本文的组织结构第25-27 页
第二章 流程工业数据预处理第27-32 页
　　· 数据预处理第27-31 页
　　　　· 异常数据的剔除第27-28 页
　　　　· 随机噪声处理第28-31 页
　　· 小结第31-32 页
第三章 模糊粒子群神经网络算法第32-48 页
　　· 粒子群算法第32-35 页
　　　　· 算法简介第32-33 页
　　　　· 算法参数分析与设置第33-34 页
　　　　· 收敛性第34-35 页
　　· 模糊粒子群神经网络算法第35-39 页
　　　　· 算法简介第35-36 页
　　　　· 算法分析第36-38 页
　　　　· 算法流程第38-39 页
　　· 算法仿真研究第39-41 页
　　· 模糊粒子群神经网络在乙烯裂解中的应用实例研究第41-47 页
　　　　· 乙烯裂解炉简介第41-43 页
　　　　· COT温度预测第43-45 页
　　　　· 乙烯收率预测第45-47 页
　　· 小结第47-48 页
第四章 模糊多目标粒子群算法第48-63 页
　　· 引言第48-49 页
　　· 多目标优化问题与Pareto集第49-50 页
　　· 多目标进化算法第50-51 页
　　· 多目标粒子群算法收敛性分析第51-53 页
　　· 多目标粒子群算法第53-54 页
　　· 基于Pareto集的模糊多目标粒子群算法第54-62 页
　　　　· 算法流程第56-57 页
　　　　· 算法性能评价第57-58 页
　　　　· 仿真研究第58-62 页
　　· 小结第62-63 页
第五章 基于进化机制的蚁群算法第63-70 页
　　· 引言第63 页
　　· 原始蚁群算法第63-64 页
　　· 原始蚁群算法收敛性第64-65 页
　　· 基于进化机制的蚁群算法第65-67 页
　　· 仿真研究第67-68 页
　　· 小结第68-70 页
第六章 PTA溶剂脱水单元及特性分析第70-91 页
　　· 工业PTA溶剂脱水单元简介第70-74 页
　　· PTA溶剂脱水塔的机理模型第74-82 页
　　· 数值计算稳定性分析第82-83 页
　　· 动态特性分析第83-89 页
　　　　· 温度对PTA溶剂脱水过程的影响第83-84 页
　　　　· 动态响应过程分析第84-89 页
　　· 小结第89-91 页
第七章 算法在流程工业问题中的应用第91-109 页
　　· 进化蚁群算法在工业PTA中应用第91-96 页
　　· 模糊多目标粒子群算法在流程工业优化中的应用第96-107 页
　　　　· 模糊多目标粒子群算法在乙烯裂解炉中应用第96-102 页
　　　　· 模糊多目标粒子群算法在工业PTA溶剂脱水系统醋酸降耗问题中的应用第102-107 页
　　· 小结第107-109 页
第八章 总结与展望第109-111 页
　　· 论文内容总结第109-110 页
　　· 展望第110-111 页
参考文献第111-119 页
致谢第119-120 页
攻博期间完成的论文和参加的科研项目第120页

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