| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·回转窑控制研究现状 | 第9-11页 |
| ·工艺特点 | 第9页 |
| ·窑前测控技术现状 | 第9-11页 |
| ·存在的问题 | 第11页 |
| ·本文主要研究内容及工作 | 第11-14页 |
| ·主要研究内容及相关理论 | 第11-12页 |
| ·主要内容安排 | 第12-14页 |
| 第2章 基本理论概述 | 第14-31页 |
| ·统计学习理论 | 第14-17页 |
| ·机器学习问题 | 第14-15页 |
| ·经验风险最小化 | 第15-16页 |
| ·VC 维 | 第16页 |
| ·结构风险最小化 | 第16-17页 |
| ·支持向量机 | 第17-23页 |
| ·问题描述 | 第17-19页 |
| ·核函数 | 第19页 |
| ·优化问题求解 | 第19-23页 |
| ·支持向量机训练样本的约简方法 | 第23-26页 |
| ·聚类 | 第23-24页 |
| ·粗糙集理论 | 第24-26页 |
| ·支持向量机参数优化方法 | 第26-29页 |
| ·遗传算法 | 第26-28页 |
| ·粒子群算法 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 回转窑热工数据趋势特征提取方法 | 第31-39页 |
| ·数据预处理 | 第31-34页 |
| ·数据预处理的基本内容 | 第31-33页 |
| ·回转窑热工数据预处理 | 第33-34页 |
| ·数据样本趋势特征提取 | 第34-38页 |
| ·传统的回转窑数据样本特征提取方法 | 第35-36页 |
| ·基于时间序列的趋势特征提取方法 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于支持向量机的回转窑喂煤趋势预测 | 第39-56页 |
| ·基于支持向量机的喂煤趋势预测模型 | 第39-40页 |
| ·支持向量机训练样本的形成 | 第40-43页 |
| ·数据预处理 | 第40页 |
| ·基于单个样本点的训练样本集合 | 第40页 |
| ·基于时间序列趋势特征的训练样本集合 | 第40-43页 |
| ·支持向量机分类器的设计 | 第43-45页 |
| ·回转窑系统中的支持向量机 | 第43页 |
| ·分类器参数优化 | 第43-45页 |
| ·基于支持向量机的喂煤预测 | 第45页 |
| ·基于单个样本点的预测和基于趋势特征预测的对比分析 | 第45-48页 |
| ·喂煤曲线关键变化点的提取 | 第45-46页 |
| ·基于单个样本点的喂煤变化情况预测 | 第46页 |
| ·基于关键点趋势特征的喂煤预测 | 第46-48页 |
| ·基于等间距滑窗的喂煤趋势特征预测方法 | 第48-55页 |
| ·等间距滑窗分段时间序列趋势特征提取 | 第49页 |
| ·回转窑分段趋势样本的进一步处理 | 第49-50页 |
| ·实验模型设计 | 第50-51页 |
| ·实验结果 | 第51-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 总结和展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第63-64页 |
| 附录B 攻读硕士学位期间参研项目 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |