摘要 | 第1-5页 |
ABSTRACT | 第5-9页 |
第一章 绪论 | 第9-17页 |
·研究背景及意义 | 第9-10页 |
·国内外研究现状 | 第10-15页 |
·硫酸锌溶液净化技术的国内外现状 | 第10-11页 |
·软测量技术的发展现状 | 第11-13页 |
·人工神经网络的发展现状 | 第13-15页 |
·本文的研究内容及安排 | 第15-17页 |
第二章 锌湿法冶炼净化工艺机理分析 | 第17-33页 |
·湿法炼锌简介 | 第17-18页 |
·净化环节工艺分析 | 第18-26页 |
·净化Ⅱ段入口钴离子浓度行为特征分析 | 第19-23页 |
·净化Ⅱ段入口钴离子浓度检测存在的问题 | 第23-24页 |
·净化Ⅱ段入口钴离子浓度软测量研究思路 | 第24-26页 |
·净化Ⅱ段入口钴离子浓度历史数据序列分析与处理 | 第26-32页 |
·净化Ⅱ段入口钻离子浓度历史数据序列特点 | 第26-28页 |
·净化Ⅱ段入口钻离子浓度历史数据序列的预处理 | 第28-32页 |
·本章小结 | 第32-33页 |
第三章 钴离子浓度时间序列相空间重构 | 第33-42页 |
·相空间重构理论概述 | 第33-35页 |
·钴离子浓度时间序列相空间重构参数的确定 | 第35-38页 |
·钴离子浓度时间序列延迟时间τ的选取方法 | 第35-36页 |
·钴离子浓度时间序列嵌入维数d的确定 | 第36-38页 |
·钴离子浓度时间序列吸引子维数 | 第38-39页 |
·关联维数定义 | 第38页 |
·钴离子浓度时间序列的关联维数计算 | 第38-39页 |
·钴离子浓度时间序列的最大Lyapunov指数 | 第39-41页 |
·Lyapunov指数的计算方法 | 第39-41页 |
·钴离子浓度时间序列最大Lyapunov指数的计算 | 第41页 |
·小结 | 第41-42页 |
第四章 基于ILS-GA算法的钻离子浓度神经网络软测量 | 第42-60页 |
·引言 | 第42-43页 |
·一种基于迭代局部搜索的混合遗传算法设计 | 第43-48页 |
·迭代局部搜索算法 | 第43页 |
·基于迭代局部搜索的混合遗传算法思想 | 第43-45页 |
·基于ILS-GA混合算法的性能测试 | 第45-48页 |
·基于ILS-GA算法的钴离子浓度神经网络软测量模型 | 第48-54页 |
·人工神经网络概述 | 第48-49页 |
·软测量模型的样本选择 | 第49-50页 |
·基于ILS-GA算法的钴离子浓度神经网络软测量模型结构设计 | 第50-54页 |
·基于ILS-GA算法的钴离子浓度神经网络软测量模型仿真与分析 | 第54-59页 |
·本章小结 | 第59-60页 |
第五章 总结与展望 | 第60-62页 |
·总结 | 第60-61页 |
·展望 | 第61-62页 |
参考文献 | 第62-67页 |
致谢 | 第67-68页 |
攻读硕士学位期间主要研究成果 | 第68页 |