铁矿石烧结性能预报模型的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 文献综述 | 第9-19页 |
| ·铁矿石资源及其利用现状 | 第9-10页 |
| ·铁矿石烧结性能的研究现状 | 第10-11页 |
| ·铁矿石烧结数学模型的研究现状 | 第11-13页 |
| ·人工神经网络在钢铁工业中的应用现状 | 第13-18页 |
| ·国内人工神经网络在烧结工业中开发、应用情况 | 第14-16页 |
| ·国外人工神经网络在烧结工业中开发、应用情况 | 第16页 |
| ·国内人工神经网络在高炉中开发、应用情况 | 第16-17页 |
| ·国外人工神经网络在高炉中开发、应用情况 | 第17-18页 |
| ·论文的提出 | 第18-19页 |
| 第二章 预报模型的研究策略 | 第19-22页 |
| ·建模方法的研究 | 第19-20页 |
| ·总体结构的研究 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 数据库系统的设计 | 第22-32页 |
| ·数据库系统的存储访问技术 | 第22-28页 |
| ·数据库类型 | 第22-23页 |
| ·Visual C++ 6.0数据库访问技术 | 第23-24页 |
| ·ADO技术访问数据库 | 第24-28页 |
| ·数据库系统的结构 | 第28-31页 |
| ·结构设计 | 第28-29页 |
| ·数据库文件类型 | 第29页 |
| ·数据库的存储结构 | 第29-30页 |
| ·数据库的内容 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 预报模型的研究与建立 | 第32-57页 |
| ·模型结构的确定 | 第32-36页 |
| ·层数的确定 | 第32-33页 |
| ·输入输出节点数的确定 | 第33页 |
| ·隐含层数目与隐含层单元数 | 第33-34页 |
| ·初始权值和阈值 | 第34-35页 |
| ·激励函数 | 第35页 |
| ·训练方式的选择 | 第35-36页 |
| ·训练终止条件 | 第36页 |
| ·模型学习算法的研究 | 第36-42页 |
| ·评价函数 | 第36-37页 |
| ·改进的BP算法 | 第37-41页 |
| ·程序算法设计 | 第41-42页 |
| ·样本的获取 | 第42-44页 |
| ·数据有效性检验 | 第42-43页 |
| ·样本大小 | 第43页 |
| ·数据变换 | 第43-44页 |
| ·输入、输出参数的研究 | 第44-47页 |
| ·铁矿石烧结性能的评价指标 | 第44-45页 |
| ·铁矿石烧结性能的影响因素 | 第45-47页 |
| ·预报模型的评估方法 | 第47-48页 |
| ·预报模型的建立 | 第48-56页 |
| ·单输入单输出 | 第48-51页 |
| ·多输入单输出 | 第51-52页 |
| ·多输入多输出 | 第52-53页 |
| ·预报模型的确定 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 预报模型软件的开发与实现 | 第57-69页 |
| ·软件功能设计 | 第57-59页 |
| ·用VC++实现软件开发 | 第59-62页 |
| ·数据库的实现 | 第60页 |
| ·预报模型算法的实现 | 第60-61页 |
| ·图形显示技术 | 第61-62页 |
| ·预报模型人机界面实现 | 第62-68页 |
| ·登陆连接数据源 | 第62-63页 |
| ·数据库子系统 | 第63-65页 |
| ·建模子系统 | 第65-66页 |
| ·预报子系统 | 第66-67页 |
| ·辅助计算 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 结论与展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第76页 |
