| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 引言 | 第12-14页 |
| 1.1.1 质量是棉纺企业的核心竞争力 | 第12-13页 |
| 1.1.2 现代质量控制技术 | 第13-14页 |
| 1.2 课题研究意义 | 第14-15页 |
| 1.3 研究现状及发展趋势 | 第15-17页 |
| 1.3.1 质量预测控制技术 | 第15-16页 |
| 1.3.2 质量预测控制技术在棉纺行业的应用现状 | 第16-17页 |
| 1.4 主要研究目标及内容 | 第17-19页 |
| 1.4.1 课题来源及目标 | 第17-18页 |
| 1.4.2 课题研究内容 | 第18-19页 |
| 1.5 本文章节安排 | 第19-20页 |
| 第二章 棉纺质量预测基本理论 | 第20-38页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 人工神经网络 | 第20-25页 |
| 2.2.1 人工神经网络及其特点 | 第20-22页 |
| 2.2.2 BP网络模型及其优缺点 | 第22-24页 |
| 2.2.3 基于BP网络的棉纺织品质量预测建模 | 第24-25页 |
| 2.3 支持向量机 | 第25-34页 |
| 2.3.1 支持向量机及其理论基础 | 第25-28页 |
| 2.3.2 基于网格搜索和遗传算法的参数优化方法 | 第28-31页 |
| 2.3.3 基于支持向量机的棉纺织品质量预测建模 | 第31-34页 |
| 2.4 基于案例的推理 | 第34-36页 |
| 2.4.1 基于案例的推理及其特点 | 第34-35页 |
| 2.4.2 基于案例的推理在棉纺织品质量预测中的应用研究 | 第35-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-38页 |
| 第三章 棉纺质量预测模型试验研究 | 第38-52页 |
| 3.1 引言 | 第38页 |
| 3.2 试验数据及模型测试方法 | 第38-41页 |
| 3.2.1 试验数据及数据预处理 | 第38-39页 |
| 3.2.2 重复数据测试方法 | 第39-40页 |
| 3.2.3 噪声数据测试方法 | 第40-41页 |
| 3.3 棉纺质量预测模型测试试验 | 第41-44页 |
| 3.3.1 神经网络试验 | 第41页 |
| 3.3.2 支持向量机试验 | 第41-42页 |
| 3.3.3 基于案例的推理试验 | 第42-44页 |
| 3.4 试验结果与分析 | 第44-51页 |
| 3.4.1 样本数据预测结果与分析 | 第44-46页 |
| 3.4.2 重复数据试验及分析 | 第46-47页 |
| 3.4.3 噪声数据试验及分析 | 第47-51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 棉纺织品加工工艺及数据采集系统 | 第52-66页 |
| 4.1 棉纺织品加工工艺及质量 | 第52-60页 |
| 4.1.1 棉纺织品工艺过程 | 第52-55页 |
| 4.1.2 棉纺织品工艺过程的特点 | 第55-56页 |
| 4.1.3 各环节质量指标及影响因素 | 第56-60页 |
| 4.2 数据采集系统的设计 | 第60-63页 |
| 4.2.1 数据库设计 | 第60-61页 |
| 4.2.2 系统功能模块 | 第61-62页 |
| 4.2.3 模型扩展与数据提取 | 第62-63页 |
| 4.3 数据采集系统的实现及应用 | 第63-65页 |
| 4.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 棉纺质量预测系统的设计及实现 | 第66-81页 |
| 5.1 系统设计目标及原则 | 第66-67页 |
| 5.2 系统设计 | 第67-74页 |
| 5.2.1 系统总体设计 | 第67-68页 |
| 5.2.2 系统功能模块设计 | 第68-70页 |
| 5.2.3 模块处理过程设计 | 第70-71页 |
| 5.2.4 系统数据库设计 | 第71-74页 |
| 5.3 系统的实现 | 第74-80页 |
| 5.3.1 系统开发环境 | 第74-75页 |
| 5.3.2 系统主界面设计 | 第75-76页 |
| 5.3.3 导入数据模块设计 | 第76页 |
| 5.3.4 训练模块实现 | 第76-78页 |
| 5.4.5 测试模块实现 | 第78-80页 |
| 5.4 本章小结 | 第80-81页 |
| 第六章 棉纺质量优化控制技术研究 | 第81-89页 |
| 6.1 质量预测控制理论及方法 | 第81-83页 |
| 6.1.1 质量控制方法 | 第81-82页 |
| 6.1.2 质量预测控制理论 | 第82-83页 |
| 6.2 棉纺质量预测控制模型 | 第83-85页 |
| 6.2 智能工艺决策方法 | 第85-86页 |
| 6.3 基于 SPC的工艺补偿策略 | 第86-88页 |
| 6.3.1 SPC理论及其在棉纺行业的应用 | 第86-87页 |
| 6.3.2 基于知识的SPC工艺补偿策略 | 第87-88页 |
| 6.4 本章小结 | 第88-89页 |
| 第七章 总结与展望 | 第89-95页 |
| 7.1 总结 | 第89-90页 |
| 7.2 展望 | 第90-95页 |
| 参考文献 | 第95-99页 |
| 攻读硕士期间发表论文 | 第99-100页 |
| 致谢 | 第100页 |