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竹材热力学特性的集成学习软测量技术研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
1 绪论第9-17页
   ·研究背景及意义第9-11页
   ·国内外研究现状第11-13页
     ·国外研究现状第11-12页
     ·国内研究现状第12-13页
   ·存在问题及解决方法第13-15页
   ·论文研究内容及构成第15-17页
2 竹材热力学特性分析与软测量方案第17-27页
   ·竹材热压工艺第17-19页
     ·“热进热出”工艺第17页
     ·“冷进冷出”工艺第17-18页
     ·“温进温出”工艺第18-19页
   ·竹材热力学特性参数分析第19-20页
   ·实验测量方法第20-22页
     ·密度ρ的测量方法第20-21页
     ·比较法测试竹材的比热C_p第21-22页
   ·基于集成学习的软测量方法第22-26页
     ·软测量系统结构第22-24页
     ·软测量算法原理第24-26页
   ·本章小结第26-27页
3 基于灰色理论的软测量模型第27-35页
   ·灰色模型理论第27-28页
   ·基于灰色动态模型的软测量模型方法第28-30页
   ·基于PSO的参数优化第30-33页
     ·算法流程第32-33页
     ·编码表示第33页
     ·目标函数第33页
   ·本章小结第33-35页
4 基于神经网络的软测量模型与模型集成第35-43页
   ·神经算法原理第35-36页
   ·神经网络算子的设计第36-40页
     ·隐层的设计第36-38页
     ·输入和输出的选取第38页
     ·隐层神经元数目的选择第38-39页
     ·BP神经网络学习方式的设计第39-40页
   ·基于信息熵的模型集成第40-42页
   ·本章小结第42-43页
5 工业应用与系统仿真第43-54页
   ·软测量系统结构第43-47页
     ·硬件结构第43-44页
     ·软件结构第44-47页
   ·软测量系统实现第47-50页
     ·软测量数据预处理第47-48页
     ·灰色软测量模型的实现第48-49页
     ·集成软测量的实现第49-50页
   ·系统仿真第50-53页
   ·本章小结第53-54页
6 结论与展望第54-56页
   ·结论第54页
   ·展望第54-56页
参考文献第56-59页
附录第59-60页
致谢第60页

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