火焰燃烧状态在线监测研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究状况及发展趋势 | 第10-12页 |
| ·研究目标、内容及解决的关键问题 | 第12-13页 |
| ·研究目标 | 第12页 |
| ·研究内容 | 第12-13页 |
| ·解决的关键问题 | 第13页 |
| ·论文研究的理论依据 | 第13-14页 |
| 2 火焰图像的检测系统 | 第14-16页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·实验基本原理 | 第14页 |
| ·火焰图像检测系统 | 第14-16页 |
| 3 图像识别程序的设计 | 第16-25页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·图像的文件格式 | 第16-17页 |
| ·程序简介 | 第17页 |
| ·JPEG图像文件 | 第17-19页 |
| ·JPEG图像的简介 | 第17-18页 |
| ·JPEG文件格式的标记 | 第18页 |
| ·JPEG图像的颜色编码 | 第18-19页 |
| ·TIFF图像文件 | 第19-20页 |
| ·TIFF图像的简介 | 第19页 |
| ·TIFF文件结构 | 第19页 |
| ·标记字段 | 第19-20页 |
| ·图像分辨率的选择 | 第20页 |
| ·图像的载入 | 第20-21页 |
| ·图像的识别 | 第21-25页 |
| ·火焰图片的信息 | 第21页 |
| ·火焰轮廓的识别 | 第21页 |
| ·火焰轮廓的绘制 | 第21-22页 |
| ·绘制结果 | 第22-25页 |
| 4 人工神经网络的设计 | 第25-39页 |
| ·人工神经网络的发展历史 | 第25-27页 |
| ·我国人工神经网络的研究状况 | 第27-28页 |
| ·人工神经元网络的特征 | 第28页 |
| ·应用 | 第28-29页 |
| ·模型和结构 | 第29-30页 |
| ·BP人工神经网络 | 第30-39页 |
| ·BP人工神经网络简介 | 第30-31页 |
| ·BP算法的数学描述 | 第31页 |
| ·BP算法的改进 | 第31页 |
| ·改进算法的 BP人工神经网络的设计 | 第31-32页 |
| ·人工神经网络的算例 | 第32-39页 |
| 5 火焰辐射强度和闪烁频率的测量系统 | 第39-44页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·测量原理 | 第39页 |
| ·测量系统 | 第39-44页 |
| ·系统介绍 | 第41-42页 |
| ·信号运算电路 | 第42-44页 |
| 6 实验结果与分析 | 第44-56页 |
| ·火焰形状与位置信息分析 | 第44-49页 |
| ·火焰辐射强度和闪烁频率数据分析 | 第49-56页 |
| 7 利用改进的人工神经网络监测火焰燃烧状态 | 第56-61页 |
| ·网络训练 | 第56-59页 |
| ·利用训练好的网络进行火焰状态监测 | 第59-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
