| 致谢 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 1. 绪论 | 第7-16页 |
| ·引言 | 第7页 |
| ·丙烯聚合工业的介绍 | 第7-10页 |
| ·聚丙烯介绍 | 第7-9页 |
| ·丙烯聚合工业介绍 | 第9-10页 |
| ·丙烯聚合工业中熔融指数的软测量以及国内外的研究现状 | 第10-13页 |
| ·本文结构与安排 | 第13-16页 |
| 2. 模糊神经网络介绍 | 第16-40页 |
| ·模糊理论介绍 | 第16-22页 |
| ·模糊集合 | 第17-21页 |
| ·模糊理论的特点 | 第21-22页 |
| ·人工神经网络介绍 | 第22-27页 |
| ·人工神经网络的发展 | 第23-25页 |
| ·人工神经网络的基本功能 | 第25-26页 |
| ·人工神经网络的优缺点 | 第26-27页 |
| ·模糊神经网络介绍 | 第27-30页 |
| ·基于模糊神经网络算法优化的软测量系统在熔融指数软测量中的性能分析 | 第30-39页 |
| ·建模对象过程介绍 | 第30-31页 |
| ·建模变量的确定 | 第31-32页 |
| ·熔融指数软测量模型的模型性能指标 | 第32-34页 |
| ·模糊神经网络在熔融指数软测量中的应用分析 | 第34-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 3. 基于SVM算法的模型优化研究 | 第40-53页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·SVM算法的介绍 | 第40-44页 |
| ·基于SVM算法优化的模糊神经网络研究 | 第44-46页 |
| ·基于SVM算法优化的软测量系统在熔融指数软测量中的性能分析 | 第46-51页 |
| ·小结与讨论 | 第51-53页 |
| 4. 自适应机制在软测量模型中的优化研究 | 第53-61页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·自适应机制在模型优化中的作用 | 第53-55页 |
| ·基于自适应机制的软测量模型在熔融指数软测量中的性能分析 | 第55-59页 |
| ·小结与讨论 | 第59-61页 |
| 5. 总结与展望 | 第61-65页 |
| ·全文总结 | 第61-62页 |
| ·全文研究展望 | 第62-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 作者攻读硕士期间的主要成果 | 第69页 |
