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电站锅炉燃煤特性预测建模研究

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第一章 绪论第8-12页
   ·论文背景第8-9页
   ·煤质特性的研究现状第9-10页
   ·RBF神经网络与建模第10-11页
   ·论文的主要工作第11-12页
第二章 径向基函数(RBF)神经网络第12-31页
   ·径向基神经网络概述第12-22页
     ·人工神经网络及RBF神经网络的发展第12页
     ·RBF神经网络的基本结构第12-14页
     ·RBF网络的构建和学习方法第14-21页
     ·RBF神经网络泛化能力问题第21-22页
   ·基于人工免疫系统原理的RBF神经网络第22-27页
     ·人工免疫系统原理简介第22-23页
     ·基于免疫原理的RBF神经网络混合学习算法第23-27页
   ·基于免疫原理的RBF神经网络混合学习算法的改进第27-29页
   ·算例仿真第29-31页
第三章 基于RBF神经网络的燃煤特性预测建模第31-78页
   ·煤的元素成分神经网络预测模型第31-45页
     ·煤的工业分析成分和元素分析成分第31-33页
     ·煤的元素成分神经网络模型的建立第33-41页
     ·元素分析成分神经网络模型的检验第41-45页
   ·煤的燃烧特性神经网络预测模型第45-63页
     ·煤的燃烧特性第45-49页
     ·煤的燃烧特性神经网络预测模型的建立第49-63页
   ·燃料结渣指数神经网络模型第63-78页
     ·煤灰结渣特性及其判别方法第63-70页
     ·燃料结渣指数神经网络模型的建立第70-78页
第四章 煤质特性神经网络模型在锅炉效率计算中的应用第78-82页
   ·锅炉效率计算存在的问题第78页
   ·排烟热损失的计算模型第78-80页
     ·基于煤的元素分析成分计算锅炉的排烟热损失第78-79页
     ·基于煤的工业分析成分计算锅炉的排烟热损失第79-80页
   ·基于元素成分神经网络模型的排烟损失计算及结果分析第80-82页
结束语第82-83页
致谢第83-84页
在校期间发表论文第84-85页
参考文献第85-89页

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