| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·论文研究的目的和意义 | 第10页 |
| ·论文研究的背景和现状 | 第10-12页 |
| ·论文研究的方法和主要工作 | 第12-13页 |
| ·论文的结构和内容 | 第13-16页 |
| 第2章 基于改进模糊聚类算法的过程工况划分方法 | 第16-36页 |
| ·模糊聚类基础知识 | 第16-20页 |
| ·模糊集合和隶属函数 | 第16-18页 |
| ·模糊关系 | 第18-19页 |
| ·模糊聚类方法的分类 | 第19-20页 |
| ·模糊聚类算法 | 第20-27页 |
| ·模糊划分 | 第20-24页 |
| ·模糊C-均值聚类算法 | 第24-27页 |
| ·FCM算法的缺陷及改进 | 第27-34页 |
| ·FCM算法的缺陷 | 第27-28页 |
| ·FCM算法的改进 | 第28-32页 |
| ·仿真结果 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第3章 PCA与RBF神经网络相结合的过程运行状态识别方法 | 第36-54页 |
| ·主元分析法 | 第36-40页 |
| ·PCA的概述 | 第36-37页 |
| ·PCA的基本思路 | 第37页 |
| ·PCA的算法 | 第37-40页 |
| ·PCA的计算步骤 | 第40页 |
| ·RBF神经网络 | 第40-43页 |
| ·RBF神经网络结构与工作原理 | 第41-42页 |
| ·RBF神经网络的学习算法 | 第42-43页 |
| ·RBF神经网络的特点 | 第43页 |
| ·复杂工业过程当前运行状态的识别过程 | 第43-52页 |
| ·RBF神经网络输入层神经元个数的确定 | 第43-44页 |
| ·RBF神经网络隐含层的确定 | 第44-45页 |
| ·RBF神经网络输出层的确定 | 第45-46页 |
| ·复杂工业过程当前状态识别 | 第46页 |
| ·当前状态的工作情况分析 | 第46-47页 |
| ·状态识别的完整步骤与结构图 | 第47-48页 |
| ·仿真结果 | 第48-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第4章 谷氨酸发酵过程的运行状态辨识 | 第54-70页 |
| ·谷氨酸发酵工艺过程简述 | 第54-56页 |
| ·谷氨酸发酵过程模型的建立及数据选取 | 第56-64页 |
| ·谷氨酸发酵过程模型的建立 | 第57-62页 |
| ·谷氨酸发酵过程数据的选取 | 第62-64页 |
| ·对谷氨酸发酵过程进行状态辨识 | 第64-68页 |
| ·对谷氨酸发酵过程进行工况划分 | 第64页 |
| ·对谷氨酸发酵过程进行状态识别 | 第64-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 第5章 结论与展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76页 |