精馏塔操作的神经网络控制方法

第一章 引言	第1-10页
第二章 人工神经网络综述	第10-18页
·神经网络的构成	第10-12页
·生物神经结构	第10-11页
·人工神经网络的构成	第11-12页
·神经元数学模型	第12-13页
·人工神经网络的特性	第13-16页
·人工神经网络的典型模型	第16-18页
第三章 神经网络与自动控制	第18-25页
·经典控制理论和高级控制理论的发展	第18-21页
·神经网络控制系统的结构	第21-23页
·神经网络控制的主要优势	第23-24页
·神经网络的主要学习方式	第24-25页
第四章 BP 神经网络及算法	第25-35页
·BP 算法介绍	第25-31页
·BP 算法的原理	第26-27页
·BP 算法的数学表达	第27-31页
·网络模型的确定	第31-32页
·BP 算法的训练步骤	第32-35页
·训练	第32-33页
·训练步骤	第33-35页
第五章 精馏塔系统采用神经网络控制	第35-53页
·精馏的原理	第35-37页
·精馏塔T-2 工艺流程介绍	第37-40页
·生产中存在的问题	第40-41页
·问题分析及方案的确定	第41-44页
·现场数据的获得和处理方法	第44-47页
·所需现场数据的分析	第44-45页
·所需现场数据的获得和处理	第45-47页
·模型的建立	第47-48页
·计算步骤	第48-49页
·实验结果	第49-53页
第六章 结论和总结	第53-55页
·精馏塔操作神经网络控制的优点	第53-54页
·今后需要解决的问题	第54-55页
参考资料	第55-56页
致谢	第56-57页
个人简历	第57页