| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| ·引言 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状和进展 | 第13-19页 |
| ·本文研究内容 | 第19-21页 |
| 第二章 现代高炉冶炼基本原理及专家系统设计思路 | 第21-31页 |
| ·现代高炉冶炼基本原理 | 第21-23页 |
| ·高炉专家系统设计思路 | 第23-31页 |
| ·高炉专家系统的四类模型 | 第25-29页 |
| ·高炉专家系统四类模型的递阶式智能化集成 | 第29-31页 |
| 第三章 针对数据缺失值和异常值的处理 | 第31-49页 |
| ·高炉数据中缺失值的处理 | 第31-42页 |
| ·决策树理论基础 | 第32-39页 |
| ·基于C4.5决策树的高炉数据缺失值填充算法 | 第39-40页 |
| ·仿真结果 | 第40-42页 |
| ·高炉数据中异常值的处理 | 第42-47页 |
| ·异常值检测方法概述 | 第43-46页 |
| ·仿真结果 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 高炉冶炼过程的子空间辨识和预测 | 第49-65页 |
| ·子空间辨识理论基础 | 第49-61页 |
| ·系统状态空间描述 | 第50-52页 |
| ·几何工具 | 第52-56页 |
| ·数据矩阵构造 | 第56-58页 |
| ·子空间辨识基本步骤 | 第58-61页 |
| ·仿真结果 | 第61-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 高炉冶炼过程的非线性子空间辨识和预测 | 第65-89页 |
| ·非线性状态空间模型 | 第65-66页 |
| ·高炉冶炼过程的Wiener模型辨识 | 第66-71页 |
| ·算法描述 | 第67-69页 |
| ·仿真结果 | 第69-71页 |
| ·高炉冶炼过程的Hammerstein-Wiener模型辨识 | 第71-87页 |
| ·径向基函数 | 第73-79页 |
| ·基于径向基函数最优化的Hammerstein-Wiener模型辨识算法 | 第79-84页 |
| ·仿真结果 | 第84-87页 |
| ·本章小结 | 第87-89页 |
| 第六章 基于子空间方法的高炉冶炼过程自适应预测控制 | 第89-111页 |
| ·预测控制算法描述 | 第89-100页 |
| ·广义预测控制 | 第91-92页 |
| ·基于子空间方法的预测控制 | 第92-100页 |
| ·算法仿真 | 第100-109页 |
| ·[Si]目标值的选取 | 第100-104页 |
| ·其他参数的选取及约束的处理 | 第104-106页 |
| ·仿真结果 | 第106-109页 |
| ·本章小结 | 第109-111页 |
| 第七章 结论与展望 | 第111-115页 |
| ·研究获取的主要结论 | 第111-113页 |
| ·后续研究的展望 | 第113-115页 |
| 参考文献 | 第115-125页 |
| 攻读博士学位期间完成的论文 | 第125-126页 |
