| 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 |