车牌生产线烘干系统神经网络辨识建模与仿真研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-12页 |
| 符号 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-16页 |
| ·本课题的研究背景及现实意义 | 第13-14页 |
| ·本课题的研究背景 | 第13页 |
| ·本课题的研究现实意义 | 第13-14页 |
| ·车牌生产线烘干系统的研究现状 | 第14页 |
| ·课题来源及主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第二章 基于神经网络的系统辨识 | 第16-29页 |
| ·神经网络概述 | 第16页 |
| ·系统辨识概述 | 第16-17页 |
| ·神经网络系统辨识 | 第17-18页 |
| ·模型的选择 | 第17-18页 |
| ·输入信号的选择 | 第18页 |
| ·误差准则 | 第18页 |
| ·BP网络 | 第18-25页 |
| ·BP网络结构 | 第19-21页 |
| ·BP网络学习算法 | 第21-23页 |
| ·BP网络学习过程 | 第23-25页 |
| ·Elman网络 | 第25页 |
| ·Jordan网络 | 第25-26页 |
| ·神经网络的两种结构 | 第26-29页 |
| ·并联模型 | 第26-27页 |
| ·串并联模型 | 第27-29页 |
| 第三章 烘干系统输入输出变量及数据获取 | 第29-42页 |
| ·烘干系统及其输入输出变量 | 第29-34页 |
| ·外部温度 | 第30页 |
| ·外部相对湿度 | 第30-31页 |
| ·进风阀开度 | 第31页 |
| ·加热阀开度 | 第31页 |
| ·内部温度 | 第31-32页 |
| ·内部相对湿度 | 第32-34页 |
| ·蒸发水量 | 第34页 |
| ·数据相关性分析 | 第34-35页 |
| ·烘干系统输入输出数据获取 | 第35-40页 |
| ·春天气候 | 第35-37页 |
| ·夏天气候 | 第37-38页 |
| ·秋天气候 | 第38-39页 |
| ·冬天气候 | 第39-40页 |
| ·数据预处理 | 第40-42页 |
| ·归一化 | 第40-41页 |
| ·反归一化 | 第41-42页 |
| 第四章 烘干系统神经网络建模与仿真 | 第42-55页 |
| ·温湿度模型 | 第42-50页 |
| ·时延神经网络结构 | 第42-43页 |
| ·时延神经网络辨识 | 第43-46页 |
| ·动态递归神经网络结构 | 第46-47页 |
| ·动态递归神经网络辨识 | 第47-49页 |
| ·模型比较 | 第49-50页 |
| ·干燥模型 | 第50-55页 |
| ·时延神经网络辨识 | 第50-51页 |
| ·动态递归神经网络辨识 | 第51-53页 |
| ·模型比较 | 第53-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 1.主要研究工作总结 | 第55页 |
| 2.有待进一步完成的工作 | 第55-56页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 附录1 | 第62-68页 |
| 附录2 | 第68-73页 |
| 附录3 | 第73-80页 |
| 附录4 | 第80-83页 |
