| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 选题的背景与研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 湿法冶金优化控制概述 | 第11-14页 |
| 1.2.1 湿法冶金优化控制的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 湿法冶金浸出过程现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 湿法冶金浸出过程优化控制存在的问题 | 第13-14页 |
| 1.3 基于数据驱动的优化控制研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的主要工作与章节安排 | 第15-18页 |
| 第2章 湿法冶金工艺介绍与指标描述 | 第18-30页 |
| 2.1 湿法冶金过程介绍 | 第18-19页 |
| 2.2 湿法冶金工艺介绍 | 第19-26页 |
| 2.2.1 浸出过程工艺介绍和影响因素分析 | 第20-22页 |
| 2.2.2 压滤过程工艺介绍和影响因素分析 | 第22-24页 |
| 2.2.3 置换过程工艺介绍和影响因素分析 | 第24-26页 |
| 2.3 湿法冶金过程指标分析和问题描述 | 第26-29页 |
| 2.3.1 湿法冶金过程指标分析 | 第26-28页 |
| 2.3.2 湿法冶金过程问题描述 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于完备数据库的优化控制补偿方法的研究 | 第30-56页 |
| 3.1 基于数据的反馈补偿控制策略 | 第30-32页 |
| 3.2 基于粗糙集理论与PSO相结合的混合优化补偿方法 | 第32-48页 |
| 3.2.1 数据预处理 | 第34-37页 |
| 3.2.2 规则挖掘—基于粗糙集理论的关联规则挖掘 | 第37-47页 |
| 3.2.3 粒子群算法简介 | 第47-48页 |
| 3.3 仿真实验 | 第48-55页 |
| 3.3.1 数据预处理和构建决策表 | 第49-51页 |
| 3.3.2 决策表的离散化 | 第51-52页 |
| 3.3.3 补偿规则的生成 | 第52页 |
| 3.3.4 规则查询和补偿效果仿真 | 第52-55页 |
| 3.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第4章 基于不完备数据库的优化控制补偿方法的研究 | 第56-72页 |
| 4.1 不完备数据库概述 | 第56页 |
| 4.2 不完备数据库下的优化控制补偿方法 | 第56-59页 |
| 4.3 基于不完备数据库优化控制补偿方法理论简述 | 第59-64页 |
| 4.3.1 灰色系统理论简述 | 第59-61页 |
| 4.3.2 灰色关联度 | 第61-64页 |
| 4.4 不完备数据库仿真实验 | 第64-70页 |
| 4.5 本章小结 | 第70-72页 |
| 第5章 基于数据的反馈补偿控制系统的实现 | 第72-78页 |
| 5.1 系统的整体设结构计 | 第72-73页 |
| 5.1.1 系统硬件结构 | 第72页 |
| 5.1.2 系统软件结构 | 第72-73页 |
| 5.2 优化控制补偿系统的界面设计与实现 | 第73-76页 |
| 5.2.1 C | 第73页 |
| 5.2.2 C | 第73-74页 |
| 5.2.3 界面设计与实现 | 第74-76页 |
| 5.3 本章小结 | 第76-78页 |
| 第6章 结论和展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 致谢 | 第84页 |