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基于ICA的贝叶斯分类算法在回转窑控制中的应用研究

摘要第1-6页
Abstract第6-8页
目录第8-10页
第1章 绪论第10-18页
   ·氧化铝回转窑过程控制技术现状第10-12页
   ·氧化铝回转窑控制研究的必要性第12页
   ·贝叶斯分类的研究与发展现状第12-15页
   ·独立成份分析的研究与发展现状第15-16页
   ·本文的组织结构第16-17页
   ·本章小结第17-18页
第2章 贝叶斯分类第18-25页
   ·数理统计基础第18-19页
     ·条件概率和全概率公式第18页
     ·贝叶斯定理第18-19页
     ·事件的独立性第19页
   ·贝叶斯分类概述第19-20页
   ·朴素贝叶斯分类第20-22页
     ·分类原理第20页
     ·工作过程第20-21页
     ·改进方法第21-22页
   ·加权朴素贝叶斯分类第22页
   ·树状贝叶斯网络分类第22-23页
   ·贝叶斯网络分类第23-24页
   ·本章小结第24-25页
第3章 独立成份分析(ICA)第25-33页
   ·独立成份分析定义第25-26页
   ·假定条件和不确定因素第26-27页
   ·标准ICA 模型的估计第27-31页
     ·非高斯性极大化第27-29页
     ·最大似然估计第29-30页
     ·互信息最小化第30-31页
   ·扩展ICA 模型第31-32页
   ·本章小结第32-33页
第4章 基于ICA 的贝叶斯分类第33-37页
   ·问题的提出第33页
   ·构建分类模型第33-34页
   ·属性相互独立化第34-35页
   ·单个模型的提升第35页
   ·算法仿真与实验设计第35-36页
   ·本章小结第36-37页
第5章 基于ICA 的贝叶斯分类在回转窑控制中的应用第37-49页
   ·回转窑简介第37页
   ·回转窑控制系统第37-38页
   ·热工信号分析第38-42页
   ·数据预处理第42-43页
     ·数据滤波第42-43页
     ·数据离散第43页
   ·回转窑烧结温度控制模块设计第43-46页
     ·分类器构造第43-44页
     ·分类器学习与工作过程第44-45页
     ·窑况数据仿真第45-46页
   ·现场控制效果第46-48页
   ·本章小结第48-49页
结论与展望第49-51页
 1 本文工作总结第49页
 2 今后研究工作展望第49-51页
参考文献第51-56页
附录 A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录第56-57页
附录 B 攻读硕士学位期间参研项目第57-58页
致谢第58页

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