| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 板形控制研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 板形缺陷模式识别现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 板形控制方法研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 课题研究内容及论文构架 | 第15-17页 |
| 第2章 云推理网络优化设计及校正改进 | 第17-27页 |
| 2.1 云理论 | 第17-18页 |
| 2.1.1 云滴和云 | 第17页 |
| 2.1.2 云的数字特征 | 第17-18页 |
| 2.2 云推理神经网络校正改进 | 第18-22页 |
| 2.2.1 云推理网络结构设计 | 第18-21页 |
| 2.2.2 改进的云推理网络结构设计 | 第21-22页 |
| 2.3 改进云推理神经网络的GA优化 | 第22-24页 |
| 2.4 改进云推理神经网络的CGA优化 | 第24-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 板形模式识别设计及DSP仿真实现 | 第27-43页 |
| 3.1 板形识别原理 | 第27页 |
| 3.2 板形模式识别的改进云推理网络设计 | 第27-30页 |
| 3.2.1 板形缺陷的基本模式 | 第27-29页 |
| 3.2.2 板形模式识别模型结构设计 | 第29-30页 |
| 3.3 板形模式识别模型的DSP仿真实现 | 第30-35页 |
| 3.4 板形识别效果及DSP仿真实现研究 | 第35-42页 |
| 3.4.1 传统与改进云推理网络板形识别模型的仿真对比研究 | 第35-38页 |
| 3.4.2 CGA与GA优化的板形识别模型仿真对比研究 | 第38-41页 |
| 3.4.3 改进云推理网络板形识别模型的DSP仿真实现研究 | 第41-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 板形控制系统设计及DSP仿真实现 | 第43-60页 |
| 4.1 板形控制系统结构设计 | 第43-47页 |
| 4.1.1 改进云推理网络板形预测模型结构设计 | 第43-44页 |
| 4.1.2 改进云推理网络板形控制器设计 | 第44-46页 |
| 4.1.3 改进云推理网络板形控制系统的建立及DSP仿真实现 | 第46-47页 |
| 4.2 仿真及DSP实验对比研究 | 第47-59页 |
| 4.2.1 改进云推理网络板形预测模型仿真研究 | 第48-53页 |
| 4.2.2 改进云推理网络板形控制系统仿真对比研究 | 第53-58页 |
| 4.2.3 改进云推理网络板形控制系统的DSP仿真实现研究 | 第58-59页 |
| 4.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
