烧结生产异常诊断专家系统的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 文献综述 | 第9-18页 |
| ·钢铁工业的发展和烧结技术的进步 | 第9-11页 |
| ·钢铁工业发展情况 | 第9-10页 |
| ·烧结技术发展情况 | 第10-11页 |
| ·人工智能技术在钢铁工业中的研究和应用现状 | 第11-15页 |
| ·人工智能技术在高炉中的研究和应用现状 | 第11-13页 |
| ·人工智能技术在烧结中的研究和应用现状 | 第13-15页 |
| ·异常诊断专家系统的研究和应用现状 | 第15-17页 |
| ·论文的提出 | 第17-18页 |
| 第二章 烧结生产异常诊断专家系统的研究策略 | 第18-29页 |
| ·异常诊断的基本原理和诊断方法 | 第18-20页 |
| ·基本原理 | 第18-19页 |
| ·诊断方法 | 第19-20页 |
| ·烧结生产异常分析 | 第20-23页 |
| ·烧结生产工艺简介 | 第20-21页 |
| ·烧结生产异常现象 | 第21-23页 |
| ·烧结生产异常诊断研究方法 | 第23-28页 |
| ·信号检测 | 第23-24页 |
| ·特征信号的提取 | 第24-25页 |
| ·异常诊断 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 烧结生产异常诊断专家系统设计 | 第29-42页 |
| ·系统构造 | 第29-31页 |
| ·系统组成及结构 | 第29-30页 |
| ·诊断模块的划分 | 第30-31页 |
| ·系统知识处理 | 第31-39页 |
| ·知识获取 | 第31-33页 |
| ·知识表示 | 第33-36页 |
| ·知识组织 | 第36-39页 |
| ·系统推理机制 | 第39-41页 |
| ·推理方法 | 第39页 |
| ·推理方向 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 系统软件的开发与实现 | 第42-56页 |
| ·开发工具的选取 | 第42-43页 |
| ·开发环境选取 | 第42页 |
| ·数据库系统选取 | 第42-43页 |
| ·画图工具选取 | 第43页 |
| ·软件的开发 | 第43-54页 |
| ·软件系统关键技术的实现 | 第43-45页 |
| ·软件组成 | 第45-46页 |
| ·软件界面 | 第46-54页 |
| ·软件安全措施 | 第54页 |
| ·软件系统的应用 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 结论与展望 | 第56-58页 |
| ·结论 | 第56页 |
| ·研究展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第63页 |
