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复杂有色金属熔炼过程操作模式智能优化方法研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
前言第8-13页
第一章 绪论第13-33页
 1.1 有色金属熔炼过程工艺简介第13-17页
  1.1.1 密闭鼓风炉铅锌熔炼工艺过程第13-14页
  1.1.2 铜转炉铜锍吹炼工艺过程第14-16页
  1.1.3 两种熔炼过程的优化目标第16-17页
 1.2 有色金属冶金过程操作优化研究现状第17-20页
 1.3 数据挖掘在流程工业中的应用进展第20-29页
  1.3.1 数据挖掘概述第20-22页
  1.3.2 数据挖掘在流程工业的应用途径第22-25页
  1.3.3 用于操作优化的数据挖掘方法概述第25-29页
 1.4 数据挖掘与有色金属熔炼过程操作模式优化第29-32页
  1.4.1 有色金属熔炼过程操作模式优化第29-30页
  1.4.2 基于数据挖掘的有色金属熔炼过程操作模式优化第30-31页
  1.4.3 复杂有色金属熔炼过程数据挖掘的客观条件第31-32页
 1.5 本文的研究内容和结构安排第32-33页
第二章 有色金属熔炼过程操作模式优化框架第33-47页
 2.1 模式概述第33-37页
 2.2 操作模式的多级挖掘的形式化描述第37-42页
  2.2.1 基于模式的多级挖掘学习过程第37-39页
  2.2.2 模式挖掘结果的应用第39-40页
  2.2.3 基于模式多级挖掘实现操作模式优化的实施步骤第40-42页
 2.3 操作模式滚动优化框架第42-46页
  2.3.1 优化操作模式的形式化描述第42-43页
  2.3.2 滚动优化概述第43-44页
  2.3.3 操作模式的滚动优化策略第44-46页
 2.4 本章小节第46-47页
第三章 单参数决策的操作模式智能优化方法第47-70页
 3.1 单参数决策的操作模式优化的一般性描述第47页
 3.2 基于最近邻减法聚类的连续型属性离散方法第47-55页
  3.2.1 问题的提出第47-48页
  3.2.2 改进的最近邻减法聚类第48-50页
  3.2.3 连续型属性离散化算法及应用第50-52页
  3.2.4 仿真实验第52-55页
 3.3 基于模糊规则的单参数优化决策方法第55-64页
  3.3.1 模糊规则系统第55-57页
  3.3.2 模糊规则的快速挖掘第57-61页
  3.3.3 单参数决策的操作模式优化算法第61-64页
 3.4 基于支持向量回归的关键参数预报方法第64-69页
  3.4.1 支持向量机概述第64-65页
  3.4.2 简化的支持向量回归模型第65-67页
  3.4.3 基于支持向量回归的锌产量预报方法第67-69页
 3.5 本章小节第69-70页
第四章 多参数决策的操作模式智能优化方法第70-90页
 4.1 多参数决策的操作模式优化的一般性描述第70页
 4.2 混沌梯度优化方法第70-79页
  4.2.1 混沌的遍历性第71-72页
  4.2.2 混沌梯度优化算法第72-75页
  4.2.3 仿真实验第75-77页
  4.2.4 基于混沌梯度优化算法的神经网络 BP混合学习方法第77-79页
 4.3 混沌遗传优化方法第79-84页
  4.3.1 问题的提出第79-80页
  4.3.2 混沌遗传算法第80-82页
  4.3.3 算法评价与仿真实验第82-84页
 4.4 多参数决策的操作模式优化第84-89页
  4.4.1 问题的提出第84-85页
  4.4.2 操作模式与优化目标的神经网络模型第85-86页
  4.4.3 多操作参数优化决策算法第86-89页
 4.5 本章小节第89-90页
第五章 熔炼过程操作模式智能优化应用第90-112页
 5.1 密闭鼓风炉炉况综合评判与优化第90-93页
 5.2 铜转炉铜锍吹炼过程操作模式智能优化第93-105页
  5.2.1 优化目标与滚动优化模型第94-97页
  5.2.2 熔剂加入操作模式优化第97-99页
  5.2.3 铜转炉鼓风操作模式优化第99-101页
  5.2.4 铜转炉铜锍加入量操作模式优化第101-102页
  5.2.5 铜转炉冷料加入操作模式优化第102-105页
 5.3 铜转炉操作优化智能决策支持系统软件开发第105-111页
 5.4 本章小节第111-112页
第六章 结论与建议第112-114页
 6.1 结论第112-113页
 6.2 建议第113-114页
参考文献第114-125页
致谢第125-126页
附录1 作者攻读博士期间发表的论文或专著第126-127页
附录2 参与的课题第127页

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