| 中文摘要 | 第4-5页 |
| 英文摘要 | 第5页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1．1 课题来源与项目背景 | 第9-10页 |
| 1．1．1 课题来源 | 第9页 |
| 1．1．2 脱硫在钢铁生产中的重要性 | 第9-10页 |
| 1．2 国内外钢铁控制模型的研究现状 | 第10-11页 |
| 1．3 数据挖掘基础 | 第11-12页 |
| 1．4 铁水预脱硫基本原理和工艺概述 | 第12-14页 |
| 1．4．1 铁水脱硫基本原理 | 第12-13页 |
| 1．4．2 铁水脱硫的主要影响因素 | 第13-14页 |
| 1．5 数据挖掘在铁水脱硫静态模型建立中的可行性分析 | 第14-16页 |
| 1．5．1 神经网络建模基础与缺陷 | 第14-15页 |
| 1．5．2 基于广义遗传算法优化的神经网络建模 | 第15-16页 |
| 1．6 本文的研究工作与研究成果 | 第16-17页 |
| 2 遗传算法理论基础 | 第17-33页 |
| 2．1 遗传算法概述 | 第17页 |
| 2．2 遗传算法的生物学基础 | 第17-18页 |
| 2．3 基本遗传算法 | 第18-21页 |
| 2．3．1 基本遗传算法的框架 | 第18-21页 |
| 2．3．2 如何评价遗传算法的性能 | 第21页 |
| 2．4 群体进化和模式理论 | 第21-23页 |
| 2．5 积木块（BUILDING BLOCK）假设 | 第23-24页 |
| 2．6 遗传算法的基本实现技术 | 第24-31页 |
| 2．6．1 编码方法 | 第24-26页 |
| 2．6．2 适度函数 | 第26-27页 |
| 2．6．3 选择算子 | 第27-29页 |
| 2．6．4 交叉算子 | 第29-30页 |
| 2．6．5 变异算子 | 第30-31页 |
| 2．7 遗传算法参数的选择 | 第31页 |
| 2．8 约束条件的处理方法 | 第31-33页 |
| 3 广义遗传算法及其在建模优化中应用的研究 | 第33-47页 |
| 3．1 基本遗传算法的局限性与广义遗传算法的提出 | 第33-34页 |
| 3．1．1 基本遗传算法的局限性 | 第33页 |
| 3．1．2 广义遗传算法的提出 | 第33-34页 |
| 3．2 广义遗传算法建立理论基础与合理性 | 第34-37页 |
| 3．2．1 广义遗传算法的基本框架 | 第34页 |
| 3．2．2 广义遗传算法的基本特征 | 第34-35页 |
| 3．2．3 广义遗传算法的数学基础 | 第35页 |
| 3．2．4 广义遗传算法的生物基础 | 第35-36页 |
| 3．2．5 广义遗传算法的全局收敛性 | 第36-37页 |
| 3．3 基于实数编码的多种群广义遗传算法 | 第37-41页 |
| 3．3．1 设计遗传算法的步骤 | 第37页 |
| 3．3．2 算法设计背景 | 第37-38页 |
| 3．3．3 编码方案的确定 | 第38页 |
| 3．3．4 确定适度函数 | 第38-39页 |
| 3．3．5 进化策略 | 第39页 |
| 3．3．6 遗传算子的设计 | 第39-40页 |
| 3．3．7 多种群广义遗传算法 | 第40-41页 |
| 3．3．8 算法终止规则 | 第41页 |
| 3．4 程序流程图 | 第41-43页 |
| 3．5 算法仿真 | 第43-47页 |
| 4 基于广义遗传算法优化的脱硫静态模型 | 第47-54页 |
| 4．1 模型控制参数和指标 | 第47-48页 |
| 4．2 数据预处理 | 第48-49页 |
| 4．2．1 数据清洗与选择 | 第48页 |
| 4．2．2 数据规范化 | 第48-49页 |
| 4．3 建模优化算法 | 第49-50页 |
| 4．4 仿真结果与分析 | 第50-54页 |
| 5 结论 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |