| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 论文选题背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 机械加工车间能耗研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 机械加工车间能耗预测研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 研究现状总结 | 第11-12页 |
| 1.3 论文研究目的和意义及课题来源 | 第12-13页 |
| 1.3.1 论文研究目的和意义 | 第12页 |
| 1.3.2 论文课题来源 | 第12-13页 |
| 1.4 论文研究内容安排 | 第13-14页 |
| 2 机械加工车间的能耗分析及影响因素指标体系的建立 | 第14-21页 |
| 2.1 机械加工车间能耗组成 | 第14-18页 |
| 2.1.1 生产设备能耗分析 | 第15-17页 |
| 2.1.2 运输设备能耗分析 | 第17页 |
| 2.1.3 环境服务设备能耗分析 | 第17-18页 |
| 2.2 机械加工车间能耗影响因素指标体系的建立 | 第18-19页 |
| 2.3 机械加工车间能耗影响因素指标分析 | 第19-20页 |
| 2.4 本章总结 | 第20-21页 |
| 3 基于深度信念网络的机械加工车间能耗预测 | 第21-43页 |
| 3.1 深度信念网络相关理论概述 | 第21-28页 |
| 3.1.1 深度学习概述 | 第21-23页 |
| 3.1.2 受限玻尔兹曼机 | 第23-26页 |
| 3.1.3 深度信念网络 | 第26-28页 |
| 3.2 基于深度信念网络的机械加工车间能耗预测模型 | 第28-39页 |
| 3.2.1 机械加工车间能耗数据预处理 | 第29页 |
| 3.2.2 深度信念网络预测模型网络结构的设计 | 第29-37页 |
| 3.2.3 基于深度信念网络的机械加工车间能耗预测模型的训练和预测过程分析 | 第37-38页 |
| 3.2.4 预测结果的评价方法 | 第38-39页 |
| 3.3 机械加工车间能耗预测实验结果与分析 | 第39-42页 |
| 3.4 本章总结 | 第42-43页 |
| 4 基于深度信念网络的机械加工车间能耗预测支持系统的开发 | 第43-59页 |
| 4.1 系统开发环境 | 第43-44页 |
| 4.2 基于深度信念网络的机械加工车间能耗预测支持系统的设计 | 第44-49页 |
| 4.2.1 支持系统体系结构设计 | 第44-46页 |
| 4.2.2 支持系统功能模块设计 | 第46-47页 |
| 4.2.3 支持系统数据库设计 | 第47-49页 |
| 4.3 支持系统功能的实现 | 第49-55页 |
| 4.4 支持系统运行实例 | 第55-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 5 结论与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 结论 | 第59页 |
| 5.2 展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 附录 | 第66页 |
| A.作者在攻读硕士学位期间从事的主要研究工作 | 第66页 |
| B.作者在攻读硕士学位期间申请的发明专利 | 第66页 |
| C.作者在攻读硕士学位期间所获奖励 | 第66页 |
