| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 基于图像处理的燃烧状态诊断研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第二章 垃圾燃烧状态的表征和特征量提取 | 第14-31页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 垃圾焚烧工艺及设备介绍 | 第14-16页 |
| 2.3 火焰图像采集 | 第16-18页 |
| 2.3.1 图像采集 | 第16-17页 |
| 2.3.2 数字图像的矩阵表示 | 第17-18页 |
| 2.4 火焰图像及其特征区域的划分 | 第18-19页 |
| 2.5 典型垃圾燃烧状态及其火焰图像 | 第19-22页 |
| 2.6 垃圾焚烧炉火焰图像特征量 | 第22-28页 |
| 2.6.1 选择特征量的几个原则 | 第22-23页 |
| 2.6.2 垃圾焚烧炉火焰图像特征量 | 第23-28页 |
| 2.7 特征量提取与分析 | 第28-30页 |
| 2.8 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 粗糙集理论及其在火焰特征量选择中的应用 | 第31-42页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 粗糙集理论概说 | 第31-32页 |
| 3.3 粗糙集理论基本知识 | 第32-37页 |
| 3.3.1 知识和知识库 | 第32页 |
| 3.3.2 不可分辨关系 | 第32页 |
| 3.3.3 信息系统 | 第32页 |
| 3.3.4 上近似集与下近似集 | 第32-34页 |
| 3.3.5 属性的核与属性约简 | 第34-35页 |
| 3.3.6 数值型变量的处理 | 第35-37页 |
| 3.4 粗糙集属性约简算法实现 | 第37-39页 |
| 3.5 粗糙集理论在火焰特征量选择中的应用 | 第39-41页 |
| 3.5.1 应用粗糙集进行火焰特征量选择 | 第39-40页 |
| 3.5.2 特征量约简结果的比较和分析 | 第40-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于神经网络的垃圾燃烧状态诊断方法研究 | 第42-54页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 神经网络的基本结构及特点 | 第42-43页 |
| 4.3 一般神经元模型 | 第43-46页 |
| 4.4 BP神经网络及其学习算法 | 第46-49页 |
| 4.5 基于BP算法的垃圾燃烧状态诊断模型 | 第49-53页 |
| 4.5.1 基于神经网络的燃烧状态诊断原理 | 第49-50页 |
| 4.5.2 基于神经网络的垃圾燃烧状态诊断模型的建立 | 第50-51页 |
| 4.5.3 网络的训练与测试 | 第51-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 燃烧诊断模型的应用 | 第54-61页 |
| 5.1 引言 | 第54页 |
| 5.2 垃圾燃烧状态诊断流程 | 第54-56页 |
| 5.2.1 离线训练过程 | 第54-55页 |
| 5.2.2 在线应用过程 | 第55-56页 |
| 5.3 火焰图像特征量及其约简 | 第56-57页 |
| 5.4 典型燃烧状态的特征样本集 | 第57页 |
| 5.5 实际火焰图像特征量的提取 | 第57-59页 |
| 5.6 燃烧状态诊断与运行指导 | 第59-60页 |
| 5.7 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结 | 第61-62页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第61页 |
| 6.2 研究工作展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 作者在攻读硕士学位期间研究成果 | 第66页 |