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基于LSTM的起爆具生产线风险评估系统的研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第11-16页
    1.1 课题的研究背景和意义第11-12页
    1.2 风险评估工作的发展第12-14页
        1.2.1 国外风险评估的发展和现状第12-13页
        1.2.2 国内风险评估工作的发展与现状第13-14页
        1.2.3 神经网络用于生产线风险评估的优越性第14页
    1.3 论文的研究目的和结构安排第14-16页
        1.3.1 论文的研究目的第14-15页
        1.3.2 论文的结构安排第15-16页
第2章 生产线风险因素分析及系统方案设计第16-29页
    2.1 起爆具生产工艺流程第16-18页
        2.1.1 生产线中的温度控制第16-17页
        2.1.2 浇注量控制第17-18页
        2.1.3 传输速度控制第18页
    2.2 起爆具生产线风险评估工作原理第18-22页
        2.2.1 风险评估定义第18-19页
        2.2.2 常用的风险评估方法第19-21页
        2.2.3 起爆具生产线风险评估工作原理第21-22页
    2.3 起爆具生产线风险评估指标体系的建立第22-26页
        2.3.1 生产设备固有风险因素分析第23-24页
        2.3.2 生产工艺风险因素分析第24-25页
        2.3.3 人员操作与管理的风险因素分析第25页
        2.3.4 起爆具生产线风险评估指标体系的建立第25-26页
    2.4 起爆具生产线风险评估系统方案设计第26-28页
        2.4.1 起爆具生产线风险评估工作难点第27页
        2.4.2 起爆具生产线风险评估工作流程第27页
        2.4.3 起爆具生产线风险评估系统方案设计第27-28页
    2.5 本章小结第28-29页
第3章 基于PCA的生产线风险特征提取第29-34页
    3.1 PCA的基本原理第29-30页
        3.1.1 PCA的基本概念第29页
        3.1.2 PCA的算法原理第29-30页
    3.2 风险评估系统特征提取可行性分析第30-31页
        3.2.1 风险特征主成分分析的意义第30-31页
        3.2.2 风险评估系统特征提取可行性分析第31页
    3.3 风险评估系统风险特征选取第31-33页
    3.4 本章小结第33-34页
第4章 基于LSTM的生产线风险评估模型的研究第34-51页
    4.1 BP风险评估模型第34-38页
        4.1.1 传统BP神经网络结构原理第34-35页
        4.1.2 BP神经网络的模型分析第35-36页
        4.1.3 BP风险评估模型的局限性第36-38页
    4.2 RNN风险评估模型第38-42页
        4.2.1 RNN神经网络理论分析第38-39页
        4.2.2 RNN模型训练第39-41页
        4.2.3 RNN风险评估模型的优势和问题第41-42页
    4.3 LSTM风险评估模型分析第42-45页
        4.3.1 LSTM神经网络理论分析第42-45页
        4.3.2 LSTM风险评估模型的优点第45页
    4.4 基于LSTM的起爆具生产线风险评估模型的建立和仿真第45-50页
        4.4.1 基于LSTM实现风险评估的基本流程第45-46页
        4.4.2 基于LSTM的风险评估系统可行性分析第46页
        4.4.3 基于LSTM的生产线风险评估模型的仿真验证第46-50页
    4.5 本章小结第50-51页
第5章 起爆具生产线风险评估系统的实现第51-62页
    5.1 系统硬件设计第51-54页
        5.1.1 传感器选型第51-53页
        5.1.2 PLC选型第53页
        5.1.3 上位机选择第53-54页
    5.2 系统软件设计第54-58页
        5.2.1 软件系统整体设计第54-55页
        5.2.2 组态王与数据库的连接第55-56页
        5.2.3 VB与数据库的连接第56-58页
        5.2.4 VB与Python的连接第58页
    5.3 系统的功能实现第58-60页
    5.4 系统测试及结果分析第60-61页
    5.5 本章小结第61-62页
第6章 总结与展望第62-64页
    6.1 全文总结第62页
    6.2 未来展望第62-64页
致谢第64-65页
参考文献第65-68页
附录第68页

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