| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 基于数据的矿物浮选过程模型研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 基于数据的建模方法研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 基于数据的矿物浮选过程模型研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 基于数据的复杂网络建模与应用 | 第13-15页 |
| 1.4 本文研究内容和结构安排 | 第15-17页 |
| 2 复杂网络模型与统计特征 | 第17-26页 |
| 2.1 复杂网络的基本概念 | 第17-19页 |
| 2.1.1 复杂网络图的表示 | 第17页 |
| 2.1.2 复杂网络拓扑特性 | 第17-19页 |
| 2.2 复杂网络模型 | 第19-22页 |
| 2.2.1 规则网络 | 第19-20页 |
| 2.2.2 随机网络 | 第20页 |
| 2.2.3 小世界网络 | 第20-21页 |
| 2.2.4 BA无标度网络 | 第21-22页 |
| 2.3 复杂网络社团结构 | 第22-25页 |
| 2.3.1 社团结构描述 | 第22-23页 |
| 2.3.2 复杂网络社团探寻方法 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 铜浮选过程分析及网络化建模框架 | 第26-35页 |
| 3.1 铜浮选机理 | 第26-28页 |
| 3.1.1 浮选基本原理 | 第26-27页 |
| 3.1.2 铜浮选工艺过程 | 第27-28页 |
| 3.2 浮选过程重要参数分析 | 第28-32页 |
| 3.2.1 铜优浮选过程参数采集分析 | 第28-29页 |
| 3.2.2 浮选工况的主要影响因素 | 第29-31页 |
| 3.2.3 表征浮选工况的泡沫图像特征 | 第31-32页 |
| 3.3 铜浮选过程网络化建模总体框架 | 第32-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 铜浮选过程工艺参数网络化建模与敏感参数辨识 | 第35-48页 |
| 4.1 铜浮选过程数据预处理 | 第35-37页 |
| 4.1.1 异常样本剔除 | 第35-37页 |
| 4.1.2 数据标准化 | 第37页 |
| 4.2 铜浮选过程工艺参数网络化建模 | 第37-40页 |
| 4.2.1 时序参数相似性度量 | 第37-38页 |
| 4.2.2 网络信息过滤 | 第38-40页 |
| 4.3 铜浮选过程敏感参数辨识 | 第40-44页 |
| 4.3.1 加权复杂网络 | 第40-41页 |
| 4.3.2 基于加权网络凝聚度的节点重要性评估方法 | 第41-44页 |
| 4.4 铜浮选过程实例分析 | 第44-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 5 基于社团探寻的铜浮选过程工况识别及拓扑特性分析 | 第48-59页 |
| 5.1 决策参数集关联网络构建 | 第48-49页 |
| 5.1.1 决策参数集关联网络构建 | 第48-49页 |
| 5.1.2 阈值的选取 | 第49页 |
| 5.2 基于改进的K-means聚类的网络社团探寻方法 | 第49-53页 |
| 5.2.1 初始聚类中心节点选择 | 第50-51页 |
| 5.2.2 基于Normal矩阵的谱平分法 | 第51-52页 |
| 5.2.3 基于改进的K-means聚类算法的网络社团探寻 | 第52-53页 |
| 5.3 社团探寻的工况识别及拓扑特性分析 | 第53-58页 |
| 5.3.1 基于社团探寻的工况识别及分析 | 第53-56页 |
| 5.3.2 基于社团子网的不同工况拓扑特性分析 | 第56-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 6 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 总结 | 第59-60页 |
| 6.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读学位期间主要旳研究成果 | 第68页 |
