基于时间序列数据挖掘的生物氧化提金工艺参数优化
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-11页 |
| 1.2.1 生物氧化提金研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 时间序列数据挖掘研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.3 参数预估方法研究现状 | 第11页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第11-13页 |
| 第二章 生物氧化预处理－氰化提金工艺 | 第13-22页 |
| 2.1 现有提金方法比较 | 第13-14页 |
| 2.2 生物氧化预处理－氰化提金工艺 | 第14-16页 |
| 2.3 生物氧化过程机理 | 第16-17页 |
| 2.4 生物氧化预处理过程影响因素 | 第17-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 时间序列数据挖掘 | 第22-38页 |
| 3.1 研究思想和技术路线 | 第22-23页 |
| 3.2 时间序列数据挖掘一般过程 | 第23-24页 |
| 3.3 时间序列表示 | 第24-36页 |
| 3.3.1 移动平均模型 | 第25-26页 |
| 3.3.2 指数平滑模型 | 第26-28页 |
| 3.3.3 ORP 关键影响可控参数时间序列表示 | 第28-31页 |
| 3.3.4 ORP 关键影响可控参数关联规则挖掘 | 第31-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 ORP 趋势预估模型建立与优化 | 第38-49页 |
| 4.1 智能集成建模的提出 | 第38-39页 |
| 4.2 智能集成建模的形式和结构 | 第39-41页 |
| 4.3 ORP 趋势预估模型建立 | 第41-43页 |
| 4.4 细菌觅食优化算法(BFOA) | 第43-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 结论与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 总结 | 第49页 |
| 5.2 缺陷与不足 | 第49-50页 |
| 5.3 展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 在读期间发表论文清单 | 第55页 |
