| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第11-14页 |
| ·球团矿的发展历史及现状 | 第11-13页 |
| ·课题研究的意义 | 第13-14页 |
| ·基于成品球团质量的研究现状 | 第14-16页 |
| ·基于数据的建模方法 | 第16-20页 |
| ·本文的主要工作 | 第20-21页 |
| 第2章 链箅机-回转窑-环冷机球团矿生产工艺 | 第21-29页 |
| ·链箅机-回转窑-环冷机工艺流程 | 第21-25页 |
| ·工艺概述 | 第21-22页 |
| ·铁精矿的配料、干燥与辊磨 | 第22页 |
| ·混合、造球与布料 | 第22-23页 |
| ·生球的干燥与预热 | 第23-24页 |
| ·氧化焙烧 | 第24-25页 |
| ·成品球冷却 | 第25页 |
| ·成品球质量指标及与其有关的工艺参数分析 | 第25-28页 |
| ·主要质量指标 | 第25-28页 |
| ·与质量有关的工艺参数 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于数据的建模理论 | 第29-51页 |
| ·人工神经网络理论 | 第29-37页 |
| ·神经网络概述 | 第29-30页 |
| ·神经元模型 | 第30-31页 |
| ·神经网络的学习及工作方式 | 第31-34页 |
| ·BP神经网络 | 第34-36页 |
| ·ANN工具箱 | 第36-37页 |
| ·遗传算法理论 | 第37-44页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第37-38页 |
| ·遗传算法的特点 | 第38-39页 |
| ·遗传算法的应用设计 | 第39-43页 |
| ·GA工具箱 | 第43-44页 |
| ·粒子群算法理论 | 第44-46页 |
| ·PSO算法的基本原理 | 第44页 |
| ·算法流程 | 第44-45页 |
| ·参数设置 | 第45-46页 |
| ·PSO工具箱 | 第46页 |
| ·GA-BP算法 | 第46-49页 |
| ·神经网络与遗传算法的结合方式 | 第46-48页 |
| ·GA-BP算法的基本原理 | 第48-49页 |
| ·PSO-BP算法 | 第49-50页 |
| ·基本原理 | 第49-50页 |
| ·算法设计 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 成品球团质量预测模型的建立及MATLAB仿真 | 第51-63页 |
| ·模型结构的确定 | 第51-52页 |
| ·输入输出参数 | 第51页 |
| ·网络结构 | 第51-52页 |
| ·样本数据的选取及处理 | 第52-54页 |
| ·数据获取 | 第52-53页 |
| ·数据的预处理 | 第53-54页 |
| ·基于BP算法的球团矿质量预测模型 | 第54-57页 |
| ·基于GA-BP算法的球团矿质量预测模型 | 第57-59页 |
| ·基于PSO-BP算法的球团矿质量预测模型 | 第59-62页 |
| ·预测模型的分析与比较 | 第62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 基于预测模型的质量预测系统的设计与实现 | 第63-71页 |
| ·MATLAB与C#混合编程 | 第63-64页 |
| ·系统设计 | 第64-67页 |
| ·总体设计 | 第64-65页 |
| ·功能模块的设计 | 第65-66页 |
| ·数据库的设计 | 第66-67页 |
| ·系统实现 | 第67-70页 |
| ·主要功能的实现 | 第67-70页 |
| ·系统测试 | 第70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第6章 结论与展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77页 |