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数据驱动的轮胎帘子线质量智能控制方法

摘要第4-6页
Abstract第6-8页
第一章 绪论第12-25页
    1.1 研究背景、目的及意义第12-16页
        1.1.1 研究背景第12-14页
        1.1.2 研究目的及意义第14-16页
    1.2 国内、外研究现状及发展趋势第16-21页
        1.2.1 轮胎帘子线质量指标协同关系第17-18页
        1.2.2 轮胎帘子线质量波动关键因素识别第18-20页
        1.2.3 轮胎帘子线质量控制第20-21页
        1.2.4 文献小结及思考第21页
    1.3 论文研究内容及结构安排第21-24页
        1.3.1 论文的主要研究内容第21-23页
        1.3.2 论文的结构安排第23-24页
    1.4 小结第24-25页
第二章 轮胎帘子线数据处理与数据融合第25-55页
    2.1 轮胎帘子线的数据特性第25-26页
    2.2 轮胎帘子线生产数据统一形式化表示第26-29页
    2.3 工序间关系布尔矩阵构建第29-32页
    2.4 轮胎帘子线日产数据量的估算第32页
    2.5 概率数据关联算法第32-40页
        2.5.1 多传感器概率数据关联算法第32-35页
        2.5.2 多模型概率数据关联算法第35-37页
        2.5.3 相互作用多模型概率数据关联算法第37-40页
    2.6 基于D-S证据的轮胎帘子线数据融合第40-48页
        2.6.1 局部数据融合方法第41-43页
        2.6.2 局部数据近似融合算法第43-44页
        2.6.3 全局数据融合方法第44-45页
        2.6.4 融合方法实验验证第45-48页
    2.7 数据关系模式的规范化第48-54页
    2.8 小结第54-55页
第三章 轮胎用帘子线质量指标协同关系第55-70页
    3.1 多Agent的轮胎帘子线质量指标协同关系表示第55-58页
    3.2 多Agent的轮胎帘子线种群进化模型第58-59页
    3.3 轮胎用帘子线质量指标协同算法第59-64页
    3.4 算例验证第64-69页
        3.4.1 数据选择第64-65页
        3.4.2 算法实验验证第65-69页
    3.5 小结第69-70页
第四章 轮胎帘子线质量波动关键因素识别第70-100页
    4.1 轮胎帘子线质量波动机理第70-72页
    4.2 轮胎帘子线质量影响因素分析第72-76页
    4.3 基于D-S证据的轮胎帘子线质量异常行为识别第76-78页
    4.4 轮胎帘子线质量影响因素识别及交互分析第78-88页
        4.4.1 基于卷积神经网络的影响因素识别第80-82页
        4.4.2 基于softmax的因素交互分析模型第82-86页
        4.4.3 softmax回归多值算法第86-87页
        4.4.4 因素交互分析模型验证第87-88页
    4.5 Dk-means聚类算法及验证第88-92页
    4.6 基于Dk-means的轮胎帘子线质量异常灰色关联分析第92-98页
        4.6.1 方法构建第92-94页
        4.6.2 实验验证第94-98页
    4.7 小结第98-100页
第五章 轮胎帘子线质量指标的选择及控制第100-116页
    5.1 问题描述第100-101页
    5.2 轮胎帘子线质量指标提取及因素分析第101-102页
        5.2.1 强力指标提取第101页
        5.2.2 关键因素分析第101-102页
    5.3 基于强力指标的轮胎帘子线质量控制第102-109页
        5.3.1 轮胎帘子线质量控制点及损失函数第102-104页
        5.3.2 轮胎帘子线质量指标反馈控制模型第104-109页
    5.4 算例分析与验证第109-115页
        5.4.1 数据筛选第110页
        5.4.2 参数设置第110-112页
        5.4.3 算例分析第112页
        5.4.4 算例验证第112-115页
    5.5 小结第115-116页
第六章 轮胎帘子线质量控制方法构建第116-142页
    6.1 轮胎帘子线强力损失分析第116-117页
    6.2 轮胎帘子线生产过程建模第117-123页
        6.2.1 问题定义第118-119页
        6.2.2 多Agent的业务结构模型第119-120页
        6.2.3 多Agent间的协同工作原理第120-123页
    6.3 多Agent的控制模型第123-127页
    6.4 轮胎帘子线质量误差分析第127-129页
    6.5 质量指标函数的拟合第129-130页
    6.6 指标函数算子演绎第130-131页
    6.7 指标样条函数设计第131-132页
    6.8 实验验证第132-141页
        6.8.1 实验环境及方案第132-133页
        6.8.2 数据拟合结果分析第133-136页
        6.8.3 数据结果对比分析第136-141页
    6.9 小结第141-142页
第七章 结论与展望第142-146页
    7.1 论文的工作总结第142-143页
    7.2 论文的创新点第143-144页
    7.3 展望第144-146页
参考文献第146-156页
攻读学位期间取得的研究成果第156-160页
致谢第160页

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