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迁移学习在湿式球磨机负荷参数软测量中的研究与应用

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-7页
第1章 绪论第14-22页
    1.1 课题研究背景及意义第14-15页
    1.2 湿式球磨机负荷参数软测量现状和发展趋势第15-17页
    1.3 迁移学习研究现状第17-19页
    1.4 本文主要研究内容及章节安排第19-22页
第2章 湿式磨机研磨机理及相关理论基础第22-42页
    2.1 引言第22页
    2.2 湿式球磨机的研磨机理负荷描述第22-26页
        2.2.1 湿式球磨机磨矿原理第22-24页
        2.2.2 湿式球磨机负荷描述第24-25页
        2.2.3 磨机振动信号反应负荷机理第25-26页
    2.3 湿式球磨机的试验数据采集第26-32页
        2.3.1 数据采集平台第26页
        2.3.2 试验数据采集方案第26-28页
        2.3.3 数据预处理及分析第28-32页
    2.4 软测量理论与技术概述第32-35页
    2.5 迁移学习第35-40页
        2.5.1 迁移学习介绍第35-36页
        2.5.2 迁移学习分类第36-37页
        2.5.3 迁移学习典型方法第37-40页
    2.6 本章小结第40-42页
第3章 多任务及多源域迁移学习在磨机负荷参数预测中的应用第42-62页
    3.1 引言第42页
    3.2 联合分布适配第42-44页
        3.2.1 特征变换第42-43页
        3.2.2 边缘分布匹配第43页
        3.2.3 条件分布匹配第43-44页
        3.2.4 最优化问题第44页
    3.3 多任务迁移学习方法第44-48页
        3.3.1 多任务学习概述第45-46页
        3.3.2 多任务迁移学习方法第46-48页
    3.4 多源域迁移学习方法第48-50页
        3.4.1 最大均值差异概述第48-49页
        3.4.2 多源域迁移学习方法第49-50页
    3.5 试验结果与分析第50-61页
        3.5.1 软测量流程及评价标准第50-51页
        3.5.2 一般软测量方法计算结果第51-55页
        3.5.3 JDA-MTLSSVM试验结果第55-57页
        3.5.4 MMD-JDA试验结果第57-59页
        3.5.5 结果分析第59-61页
    3.6 本章小结第61-62页
第4章 基于域适应标签映射的磨机负荷参数软测量第62-74页
    4.1 引言第62页
    4.2 相关理论基础第62-66页
        4.2.1 联合最大均值差异第62-63页
        4.2.2 自编码深度神经网络第63-66页
    4.3 模型结构第66-67页
    4.4 试验结果与分析第67-72页
    4.5 本章小结第72-74页
第5章 基于流形正则化域适应极限学习机的磨机负荷参数软测量第74-88页
    5.1 引言第74页
    5.2 DAMRELM模型第74-80页
        5.2.1 ELM模型结构第74-76页
        5.2.2 DAELM模型结构第76-77页
        5.2.3 流形正则化第77-78页
        5.2.4 DAMRELM模型结构第78-80页
    5.3 实验结果与分析第80-86页
    5.4 本章小结第86-88页
第6章 基于spark的并行DAELM的磨机负荷参数软测量第88-100页
    6.1 引言第88页
    6.2 Spark系统简介第88-91页
        6.2.1 分布式文件系统第89页
        6.2.2 弹性分布式数据集第89-90页
        6.2.3 Spark程序执行流程第90-91页
    6.3 DAELM并行化研究(D-DAELM)第91-94页
        6.3.1 算法回顾第91-92页
        6.3.2 并行化策略第92页
        6.3.3 并行算法实现第92-94页
    6.4 模型性能评估第94-98页
    6.5 本章小结第98-100页
第7章 总结与展望第100-102页
参考文献第102-108页
致谢第108-110页
攻读学位期间发表的学术论文目录第110页

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