| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第13页 |
| 1.2 球磨机料位测量现状及发展趋势 | 第13-14页 |
| 1.3 二型模糊逻辑理论的发展 | 第14-15页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第15-19页 |
| 第2章 研究基础 | 第19-33页 |
| 2.1 球磨机工作原理 | 第19页 |
| 2.2 软测量技术 | 第19-21页 |
| 2.3 二型模糊集基本理论 | 第21-24页 |
| 2.3.1 二型模糊集合 | 第22-23页 |
| 2.3.2 区间二型模糊集合 | 第23-24页 |
| 2.4 二型模糊系统 | 第24-32页 |
| 2.4.1 模糊器 | 第25-27页 |
| 2.4.2 规则库与推理机 | 第27-28页 |
| 2.4.3 降型与解模糊 | 第28-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于 IT2-FLS 的球磨机料位软测量模型 | 第33-53页 |
| 3.1 引言 | 第33-34页 |
| 3.2 区间二型 TS 模糊神经网络模型 | 第34-41页 |
| 3.2.1 模型描述 | 第34-35页 |
| 3.2.2 模糊 C 均值算法 | 第35-36页 |
| 3.2.3 最小二乘法 | 第36页 |
| 3.2.4 系统辨识 | 第36-41页 |
| 3.3 基于微粒群算法的 IT2-FLS 模型 | 第41-44页 |
| 3.3.1 模型描述 | 第41页 |
| 3.3.2 微粒群算法 | 第41-43页 |
| 3.3.3 系统辨识 | 第43-44页 |
| 3.4 实验设计与分析 | 第44-52页 |
| 3.4.1 数据采集及预处理 | 第44-45页 |
| 3.4.2 误差评价指标 | 第45-46页 |
| 3.4.3 实验仿真结果 | 第46-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 深度模糊信念网络在球磨机料位预测中的应用 | 第53-65页 |
| 4.1 引言 | 第53页 |
| 4.2 深度信念网络 | 第53-56页 |
| 4.2.1 受限玻尔兹曼机 | 第53-55页 |
| 4.2.2 深度信念网络 | 第55-56页 |
| 4.3 深度模糊信念网络 | 第56-60页 |
| 4.3.1 模型描述 | 第56-57页 |
| 4.3.2 DFBN 系统辨识 | 第57-60页 |
| 4.4 实验设计与分析 | 第60-63页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第60-61页 |
| 4.4.2 实验结果 | 第61-63页 |
| 4.4.3 对比试验设置 | 第63页 |
| 4.5 讨论与分析 | 第63-64页 |
| 4.6 本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 附录 1 基于 IT2-FLS 的三种模型与 T1-FLS 预测结果对比 | 第67-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第80页 |