粗糙集理论在锅炉燃烧诊断中的应用
| 第一章 绪论 | 第1-38页 |
| ·课题来源 | 第14页 |
| ·本课题的研究意义 | 第14-17页 |
| ·安全性要求 | 第15-16页 |
| ·经济性要求 | 第16页 |
| ·环保要求 | 第16-17页 |
| ·智能控制基础 | 第17-21页 |
| ·智能控制论 | 第17-18页 |
| ·智能控制的数学工具形式 | 第18页 |
| ·智能控制的学科基础 | 第18-19页 |
| ·各种智能控制系统 | 第19-21页 |
| ·国内外的研究现状 | 第21-35页 |
| ·传统的火焰测量技术 | 第21-22页 |
| ·火焰检测技术的发展历程 | 第22-25页 |
| ·火焰检测系统的分类 | 第25-31页 |
| ·火焰检测系统的现状 | 第31-35页 |
| ·论文的主要章节和内容 | 第35-38页 |
| 第二章 粗糙集理论 | 第38-62页 |
| ·粗糙集的基本概念和基本理论 | 第39-48页 |
| ·知识与知识库 | 第39-41页 |
| ·不可分辨关系 | 第41-43页 |
| ·上近似和下近似 | 第43-46页 |
| ·近似精度 | 第46-47页 |
| ·知识依赖 | 第47-48页 |
| ·知识的依赖性及其度量 | 第48页 |
| ·决策表 | 第48-54页 |
| ·决策表、约简与核 | 第49页 |
| ·决策规则 | 第49页 |
| ·决策规则协调 | 第49-50页 |
| ·决策表协调 | 第50-52页 |
| ·决策表中属性的性质 | 第52-53页 |
| ·决策表的简化方法 | 第53-54页 |
| ·粗糙集的应用领域和前景 | 第54-62页 |
| ·粗糙集理论的应用领域 | 第54-56页 |
| ·粗糙集理论的应用前景 | 第56-57页 |
| ·粗糙集在图像处理中的应用 | 第57-62页 |
| 第三章 锅炉炉膛火焰图像处理技术 | 第62-78页 |
| ·数字图像处理简介 | 第62-64页 |
| ·数字图像处理技术 | 第63页 |
| ·数字图像处理的优点 | 第63-64页 |
| ·数字图像处理的流程 | 第64页 |
| ·图像预处理 | 第64-73页 |
| ·图像滤波 | 第66-68页 |
| ·图像(锐化)增强 | 第68-69页 |
| ·炉膛火焰图像预处理 | 第69-73页 |
| ·图像分割 | 第73-78页 |
| ·图像分割的目的 | 第73-74页 |
| ·图像分割的方法 | 第74-75页 |
| ·炉膛火焰图像分割 | 第75-78页 |
| 第四章 基于粗糙集的锅炉燃烧诊断 | 第78-86页 |
| ·锅炉炉膛燃烧诊断判据 | 第78-80页 |
| ·平均亮度判据 | 第78-79页 |
| ·火焰面积判据 | 第79-80页 |
| ·面积率判据 | 第80页 |
| ·质心偏移距离判据 | 第80页 |
| ·基于粗糙集的锅炉燃烧诊断 | 第80-86页 |
| 第五章 总结 | 第86-88页 |
| ·全文总结 | 第86页 |
| ·工作展望 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-92页 |
| 致谢 | 第92-94页 |
| 攻读研究生期间发表过的论文 | 第94-95页 |
