数据处理建模及优化平台的设计与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·数据处理技术 | 第13-15页 |
| ·数据清洗 | 第14页 |
| ·数据集成 | 第14页 |
| ·数据变换 | 第14-15页 |
| ·数据归约 | 第15页 |
| ·建模方法及技术 | 第15-19页 |
| ·机理建模 | 第15-16页 |
| ·统计建模 | 第16-18页 |
| ·混合建模 | 第18-19页 |
| ·智能优化算法 | 第19-20页 |
| ·优化模型 | 第19-20页 |
| ·智能优化算法 | 第20页 |
| ·本文研究工作和章节安排 | 第20-23页 |
| ·论文的主要研究工作 | 第20-21页 |
| ·论文的章节安排 | 第21-23页 |
| 第二章 系统主要集成算法 | 第23-33页 |
| ·空缺数据填充算法 | 第23-25页 |
| ·线性插值填充空缺值 | 第23页 |
| ·拉格朗日(Lagrange)插值填充空缺数据 | 第23-25页 |
| ·BP神经网络算法 | 第25-27页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·算法简介 | 第25-27页 |
| ·递阶神经网络 | 第27-28页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·结构和训练算法 | 第27-28页 |
| ·粒子群算法 | 第28-33页 |
| ·粒子群算法简介 | 第29页 |
| ·粒子群算法基本思想 | 第29-30页 |
| ·粒子群算法运算过程 | 第30-31页 |
| ·粒子群算法参数选择 | 第31-33页 |
| 第三章 系统平台的设计及实现 | 第33-53页 |
| ·系统需求分析 | 第33-34页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·需求分析 | 第33-34页 |
| ·系统体系结构 | 第34-37页 |
| ·整体构架 | 第34-35页 |
| ·主模块结构 | 第35-37页 |
| ·相关技术介绍 | 第37-41页 |
| ·ADO.NET框架 | 第37-38页 |
| ·.NET框架 | 第38-40页 |
| ·COM技术 | 第40页 |
| ·设计模式 | 第40-41页 |
| ·系统实现及结果 | 第41-51页 |
| ·系统通用性实现 | 第41-44页 |
| ·关键技术实现 | 第44-47页 |
| ·系统实现结果 | 第47-51页 |
| ·小结 | 第51-53页 |
| 第四章 平台优化模块在乙烯裂解产物优化中的应用 | 第53-61页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·系统需求分析 | 第53-55页 |
| ·乙烯裂解炉简介与结构参数 | 第53-54页 |
| ·系统需求分析 | 第54-55页 |
| ·系统功能及设计 | 第55-56页 |
| ·系统功能分析 | 第55-56页 |
| ·系统构架 | 第56页 |
| ·平台优化模块应用实验 | 第56-58页 |
| ·四种优化方式 | 第57页 |
| ·优化算法参数设置 | 第57页 |
| ·惩罚函数处理约束条件及在比值优化中的应用 | 第57-58页 |
| ·系统实现及结果 | 第58-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 第五章 基于胶质细胞的神经网络研究 | 第61-77页 |
| ·引言 | 第61页 |
| ·生物学机理 | 第61-65页 |
| ·胶质细胞简介 | 第61-63页 |
| ·胶质细胞研究最新进展 | 第63-65页 |
| ·人工胶质网络(AGN) | 第65-68页 |
| ·人工胶质细胞(AG)数学模型 | 第66-67页 |
| ·人工胶质网络(AGN)概念及特点 | 第67页 |
| ·神经胶质网络(ANGN)前馈模型 | 第67-68页 |
| ·简单前馈神经胶质网络研究 | 第68-75页 |
| ·受体概念 | 第68-69页 |
| ·人工胶质细胞受体概念 | 第69页 |
| ·网络结构 | 第69-71页 |
| ·训练算法 | 第71-72页 |
| ·实验结果 | 第72-75页 |
| ·小结 | 第75页 |
| ·小结 | 第75-77页 |
| 第六章 结论与展望 | 第77-79页 |
| ·结论 | 第77页 |
| ·展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83-85页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第85-87页 |
| 作者和导师简介 | 第87-88页 |
| 硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 | 第88-89页 |
