基于模糊小波神经网络的多辊热连轧产品质量控制
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题研究背景和必要性 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·智能控制理论的研究现状 | 第11-12页 |
| ·智能控制在热轧产品控制中的现状 | 第12-14页 |
| ·课题的研究意义 | 第14-15页 |
| ·课题研究的理论意义 | 第14页 |
| ·课题研究的实践意义 | 第14-15页 |
| ·课题的研究内容和方法 | 第15页 |
| ·论文的主要工作和章节安排 | 第15-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 2 课题研究的理论基础 | 第18-36页 |
| ·人工神经网络 | 第18-24页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第19页 |
| ·人工神经网络分类 | 第19-20页 |
| ·人工神经网络的学习方式 | 第20-21页 |
| ·人工神经网络设计步骤 | 第21页 |
| ·BP 神经网络 | 第21-24页 |
| ·小波神经网络研究 | 第24-29页 |
| ·小波分析基础 | 第24-26页 |
| ·小波神经网络及其特点和应用领域 | 第26-29页 |
| ·模糊逻辑理论基础 | 第29-35页 |
| ·模糊数学基础 | 第29页 |
| ·模糊逻辑理论基础 | 第29-32页 |
| ·模糊神经网络概念及分类 | 第32-33页 |
| ·标准模糊神经网络 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 3 模糊小波神经网络模型的建立及应用 | 第36-49页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·热连轧过程简介 | 第36-38页 |
| ·仿真建模数据样本预处理和关键变量的确定 | 第38-42页 |
| ·建模型数据样本预处理 | 第38-40页 |
| ·关键输入输出变量的确定 | 第40页 |
| ·建模样本的确定 | 第40-42页 |
| ·模糊小波神经网络模型 | 第42-47页 |
| ·模糊小波神经网络结构 | 第43-46页 |
| ·模糊小波神经网络算法 | 第46-47页 |
| ·模型仿真与分析 | 第47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 4 研究总结与后续展望 | 第49-50页 |
| ·研究总结 | 第49页 |
| ·后续展望 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 附录 A | 第54-58页 |
| 攻读学位期间所发表的论文 | 第58页 |
