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 |