| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 湿法冶金过程背景及研究意义 | 第11-13页 |
| 1.2 全流程工业的优化控制的现状 | 第13-15页 |
| 1.3 基于数据的优化控制方法概述 | 第15-16页 |
| 1.4 湿法冶金优化控制现状及存在问题 | 第16-20页 |
| 1.4.1 湿法冶金全流程控制的研究现状 | 第16-19页 |
| 1.4.2 湿法冶金全流程控制存在的问题 | 第19-20页 |
| 1.5 文章的结构安排 | 第20-23页 |
| 第2章 湿法冶金全流程工艺描述和指标分析 | 第23-35页 |
| 2.1 湿法冶金过程介绍 | 第23-30页 |
| 2.1.1 湿法冶金工艺流程 | 第24-25页 |
| 2.1.2 浸出过程工艺和影响因素 | 第25-27页 |
| 2.1.3 压滤洗涤过程工艺和影响因素 | 第27-29页 |
| 2.1.4 置换过程工艺和影响因素 | 第29-30页 |
| 2.2 湿法冶金过程各指标分析和问题描述 | 第30-33页 |
| 2.2.1 湿法冶金过程各指标分析 | 第30-32页 |
| 2.2.2 湿法冶金过程问题描述 | 第32-33页 |
| 2.3 本章小结 | 第33-35页 |
| 第3章 基于粗糙集的湿法冶金全流程优化控制补偿方法 | 第35-61页 |
| 3.1 基于反馈补偿的湿法冶金全流程工艺指标优化控制方法 | 第35-38页 |
| 3.1.1 基于反馈补偿的控制策略 | 第35-36页 |
| 3.1.2 基于粗糙集理论的反馈补偿规则挖掘方法 | 第36-37页 |
| 3.1.3 基于粗糙集的反馈补偿规则数据挖掘过程 | 第37-38页 |
| 3.2 基于粗糙集理论的补偿规则挖掘算法研究 | 第38-50页 |
| 3.2.1 数据离散化 | 第40-43页 |
| 3.2.2 属性约简与属性值约简 | 第43-46页 |
| 3.2.3 规则生成 | 第46-47页 |
| 3.2.4 规则查询 | 第47-49页 |
| 3.2.5 规则更新 | 第49-50页 |
| 3.3 湿法冶金全流程级反馈补偿规则挖掘仿真研究 | 第50-56页 |
| 3.3.1 全流程级构建反馈补偿决策表 | 第50-52页 |
| 3.3.2 全流程级反馈补偿值的决策表离散化 | 第52-53页 |
| 3.3.3 全流程级反馈补偿值决策表属性约简及属性值约简 | 第53页 |
| 3.3.4 全流程级反馈补偿规则的生成 | 第53-54页 |
| 3.3.5 全流程级规则查询及结果分析 | 第54-55页 |
| 3.3.6 全流程级补偿规则更新 | 第55-56页 |
| 3.4 湿法冶金过程级反馈补偿规则挖掘仿真研究 | 第56-60页 |
| 3.4.1 过程级构建反馈补偿决策表 | 第56-57页 |
| 3.4.2 过程级反馈补偿值的决策表离散化 | 第57页 |
| 3.4.3 过程级反馈补偿值决策表属性约简及属性值约简 | 第57-58页 |
| 3.4.4 过程级反馈补偿规则的生成 | 第58-59页 |
| 3.4.5 过程级规则查询及结果分析 | 第59-60页 |
| 3.4.6 过程级补偿规则更新 | 第60页 |
| 3.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第4章 基于灰关联分析的湿法冶金全流程优化控制补偿方法 | 第61-75页 |
| 4.1 灰关联分析概述及意义 | 第61-62页 |
| 4.2 灰色关联分析的方法与步骤 | 第62-67页 |
| 4.2.1 确定参考序列和比较序列 | 第63-64页 |
| 4.2.2 原始数据处理 | 第64-66页 |
| 4.2.3 求灰色关联系数 | 第66页 |
| 4.2.4 求灰色关联度 | 第66-67页 |
| 4.2.5 灰色关联排序 | 第67页 |
| 4.3 基于灰关联分析的补偿方法的仿真 | 第67-74页 |
| 4.3.1 全流程级灰关联分析及工艺指标补偿 | 第67-70页 |
| 4.3.2 过程级灰关联分析及操作变量补偿 | 第70-74页 |
| 4.4 本章小结 | 第74-75页 |
| 第5章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
