烧结过程工艺参数优化模型的研究
| 第一章 文献综述 | 第1-23页 |
| ·数学模型在烧结过程中的应用现状 | 第10-12页 |
| ·数学模型在烧结配料中的应用 | 第10页 |
| ·数学模型在烧结矿质量预报中的应用 | 第10-11页 |
| ·数学模型在烧结过程工艺参数优化中的应用 | 第11-12页 |
| ·人工神经网络在钢铁工业中的应用现状 | 第12-17页 |
| ·人工神经网络的研究现状 | 第12-14页 |
| ·人工神经网络在钢铁生产中的应用现状 | 第14-16页 |
| ·人工神经网络在烧结生产中的应用现状 | 第16-17页 |
| ·遗传算法在钢铁工业中的应用现状 | 第17-21页 |
| ·遗传算法的研究现状 | 第17-19页 |
| ·遗传算法在钢铁生产中的应用现状 | 第19-21页 |
| ·遗传算法在烧结生产中的应用现状 | 第21页 |
| ·论文的提出 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第二章 建模方法的研究 | 第23-38页 |
| ·建模方法的研究 | 第23-30页 |
| ·算法的研究 | 第24-28页 |
| ·拓扑结构的研究 | 第28-30页 |
| ·遗传优化算法 | 第30-37页 |
| ·编码方式 | 第32-34页 |
| ·适应度函数 | 第34-35页 |
| ·选择算子 | 第35-36页 |
| ·交叉算子 | 第36页 |
| ·变异算子 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 优化模型的建立 | 第38-59页 |
| ·网络模型逻辑结构的研究 | 第38-41页 |
| ·网络输出参数优化模型 | 第41-53页 |
| ·输出参数优化方法 | 第41-43页 |
| ·优化模型Ⅰ的研究 | 第43-53页 |
| ·网络输入参数优化模型 | 第53-57页 |
| ·输入参数优化方法 | 第53-55页 |
| ·优化模型Ⅱ的研究 | 第55-57页 |
| ·烧结过程工艺参数优化模型 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第四章 优化模型系统的开发 | 第59-67页 |
| ·系统的体系结构 | 第59-61页 |
| ·烧结过程网络建模子系统 | 第61-64页 |
| ·优化烧结过程工艺参数子系统 | 第64页 |
| ·烧结数据库子系统 | 第64-65页 |
| ·系统的在线自适应学习 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 系统的实现与应用 | 第67-81页 |
| ·基于面向对象的程序设计方法 | 第67-68页 |
| ·MATLAB与VC++的混合编程 | 第68-73页 |
| ·数据库开发技术 | 第73-76页 |
| ·软件的运行与测试 | 第76-79页 |
| ·软件系统的维护 | 第79-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 第六章 结论与展望 | 第81-84页 |
| ·结论 | 第81-82页 |
| ·今后研究展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-90页 |
| 致谢 | 第90页 |
