| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究背景 | 第9-10页 |
| ·国内外中密度纤维板的研究现状和发展趋势 | 第10-13页 |
| ·国内外中密度纤维板施胶技术的应用研究现状 | 第10-12页 |
| ·我国中密度纤维板施胶技术存在的问题和发展趋势 | 第12-13页 |
| ·课题研究的内容和方法 | 第13-14页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第14-15页 |
| 2 中密度纤维板施胶工艺分析 | 第15-23页 |
| ·中密度纤维板生产线概述 | 第15页 |
| ·中密度纤维板施胶工艺及设备 | 第15-19页 |
| ·中密度纤维板施胶工艺分析 | 第15-18页 |
| ·中密度纤维板施胶设备 | 第18-19页 |
| ·中密度纤维板的施胶量 | 第19-20页 |
| ·施胶量对中纤板性能的影响 | 第19页 |
| ·施胶量及其相关原料的计算 | 第19-20页 |
| ·影响施胶的因素 | 第20-21页 |
| ·施胶系统控制分析 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 统计学习理论及支持向量机 | 第23-37页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·统计学习理论 | 第23-29页 |
| ·机器学习问题 | 第23-26页 |
| ·机器学习问题的表述 | 第23-25页 |
| ·经验风险最小化原则 | 第25页 |
| ·机器学习的发展历史 | 第25-26页 |
| ·统计学习理论 | 第26-29页 |
| ·VC维 | 第26-27页 |
| ·推广性的界 | 第27页 |
| ·结构风险最小化原则 | 第27-29页 |
| ·支持向量机理论 | 第29-36页 |
| ·最优分类超平面 | 第29-30页 |
| ·支持向量分类机 | 第30-32页 |
| ·支持向量回归机 | 第32-35页 |
| ·核函数 | 第35页 |
| ·支持向量机的研究及应用 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 4 中密度纤维板施胶系统的复合控制 | 第37-53页 |
| ·中密度纤维板施胶系统的工作原理 | 第37-38页 |
| ·逆系统方法 | 第38-42页 |
| ·逆系统的基本概念与原理 | 第38-42页 |
| ·逆系统 | 第38-40页 |
| ·伪线性系统 | 第40-41页 |
| ·逆系统方法原理 | 第41-42页 |
| ·中密度纤维板施胶系统逆控制 | 第42-45页 |
| ·系统的可逆性 | 第42-43页 |
| ·基于支持向量机的逆控制 | 第43-44页 |
| ·基于SVM的直接逆模型辨识 | 第44-45页 |
| ·PID控制器 | 第45-51页 |
| ·基于逆控制与PID控制器的复合控制器 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5 施胶系统复合控制器的实现与仿真 | 第53-64页 |
| ·MDF施胶系统的组成元件 | 第53-54页 |
| ·中密度纤维板施胶系统逆模型的建立 | 第54-59页 |
| ·最小二乘支持向量机建模 | 第54-56页 |
| ·LS-SVM模型参数的选择 | 第56页 |
| ·基于LS-SVM的中密度纤维板施胶系统逆模型的建立与仿真 | 第56-59页 |
| ·复合控制器控制效果的仿真 | 第59-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |