智能化信息处理在中厚板生产过程应用的研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-34页 |
| ·研究目的和意义 | 第14页 |
| ·中厚钢板生产技术的发展 | 第14-21页 |
| ·产品性能控制 | 第16页 |
| ·厚度和板形控制 | 第16-20页 |
| ·平面形状控制 | 第20-21页 |
| ·中厚板生产过程计算机的控制 | 第21-22页 |
| ·智能化信息处理在轧制中的应用 | 第22-26页 |
| ·智能化信息处理的应用状况 | 第22-24页 |
| ·数据仓库与数据挖掘在轧制的应用 | 第24-26页 |
| ·人工智能技术在轧制中应用 | 第26-33页 |
| ·神经元网络在轧制过程中的应用研究现状 | 第27-32页 |
| ·专家系统在轧制过程的应用研究现状 | 第32-33页 |
| ·本文的目的和主要研究内容 | 第33-34页 |
| 第2章 构建中厚板生产企业数据仓库 | 第34-57页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·数据仓库与数据集市的定义 | 第34-36页 |
| ·中厚板生产企业数据仓库的建设策略 | 第36-38页 |
| ·建立数据仓库的基础环境 | 第36页 |
| ·数据仓库的建设策略 | 第36-37页 |
| ·数据仓库的建设方式 | 第37-38页 |
| ·数据仓库的实施过程 | 第38-42页 |
| ·数据管理 | 第39-40页 |
| ·元数据管理 | 第40-41页 |
| ·数据集市 | 第41页 |
| ·数据仓库工具集 | 第41-42页 |
| ·数据仓库的建模及基本操作 | 第42-46页 |
| ·数据仓库的建模 | 第42-43页 |
| ·数据仓库的基本操作 | 第43-46页 |
| ·中厚板厂企业数据仓库建设实例 | 第46-54页 |
| ·数据仓库平台的建设 | 第46-47页 |
| ·中厚钢板轧制力数据集市模型的建立 | 第47-49页 |
| ·中厚钢板力学性能数据集市模型的建立 | 第49-50页 |
| ·应用数据仓库的体系结构 | 第50-52页 |
| ·ETL程序设计 | 第52页 |
| ·数据的预处理 | 第52-54页 |
| ·数据仓库的应用 | 第54-56页 |
| ·中厚板质量评估与改进 | 第54-55页 |
| ·查询与报表打印 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第3章 灰色关联度在中厚板质量分析中的应用 | 第57-73页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·灰色关联度模型 | 第57-60页 |
| ·一般关联度 | 第57-58页 |
| ·绝对关联度 | 第58页 |
| ·斜率关联度 | 第58-59页 |
| ·改进关联度 | 第59页 |
| ·B型关联度(主因素分析法) | 第59-60页 |
| ·计算方法及基本步骤 | 第60-61页 |
| ·在中厚板质量分析中的应用实例 | 第61-71页 |
| ·参考数列和比较数列的选取 | 第61-64页 |
| ·计算化学成分和工艺参数与力学性能之间的关联度 | 第64-67页 |
| ·在化学成分数据集市中寻优最佳 CEQ | 第67-70页 |
| ·中厚板材力学性能与碳当量、终轧温度的关系 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 第4章 QEIP-ES总体设计 | 第73-97页 |
| ·引言 | 第73页 |
| ·QEIP-ES概述 | 第73-75页 |
| ·QEIP-ES的总体框架 | 第75-77页 |
| ·QEIP-ES知识的表示方法 | 第77-80页 |
| ·产生式规则表示 | 第77页 |
| ·框架表示 | 第77-79页 |
| ·面向对象知识表示 | 第79-80页 |
| ·QEIP-ES的推理机制 | 第80-83页 |
| ·对象推理机 | 第80页 |
| ·产生式规则推理机 | 第80-81页 |
| ·基于事例推理(CBR) | 第81-83页 |
| ·QEIP-ES的算法 | 第83-90页 |
| ·部分最小二乘法 | 第83-88页 |
| ·模式空间的势和分类图 | 第83-84页 |
| ·部分最小二乘法算法 | 第84-87页 |
| ·数据分析策略 | 第87-88页 |
| ·BP神经网络算法 | 第88-90页 |
| ·QEIP-ES的知识库设计 | 第90-96页 |
| ·QEIP-ES数据库 | 第90-91页 |
| ·QEIP-ES面向对象编程实现 | 第91-92页 |
| ·QEIP-ES知识库建立 | 第92-96页 |
| ·本章小结 | 第96-97页 |
| 第5章 QEIP-ES人机界面设计 | 第97-113页 |
| ·引言 | 第97页 |
| ·QEIP-ES人机界面采用技术 | 第97-100页 |
| ·QEIP-ES人机界面 | 第100-108页 |
| ·数据处理菜单界面 | 第100-102页 |
| ·基础数据分析界面 | 第102-106页 |
| ·质量分析界面 | 第106-108页 |
| ·QEIP-ES人机界面设计过程 | 第108-112页 |
| ·人机界面设计基础 | 第108-109页 |
| ·人机交互界面导航 | 第109-110页 |
| ·人机交互界面图表 | 第110页 |
| ·填表输入界面的设计 | 第110-111页 |
| ·人机交互界面图标的设计 | 第111页 |
| ·人机交互界面设计要素 | 第111-112页 |
| ·本章小结 | 第112-113页 |
| 第6章 QEIP-ES的应用 | 第113-129页 |
| ·引言 | 第113页 |
| ·16Mn R力学性能的改进 | 第113-119页 |
| ·数据样本综合分类 | 第113-114页 |
| ·单目标样本分类 | 第114-115页 |
| ·PLS映照信息 | 第115-119页 |
| ·终轧温度目标值确定 | 第119-121页 |
| ·构建终轧温度BP网络 | 第119-120页 |
| ·经验辅助知识表达 | 第120页 |
| ·模式识别知识表达 | 第120页 |
| ·运行过程 | 第120-121页 |
| ·QEIP-ES界面功能 | 第121-128页 |
| ·数据转储方法 | 第121-122页 |
| ·数据存储形式 | 第122页 |
| ·力学性能不合格分析 | 第122-128页 |
| ·本章小结 | 第128-129页 |
| 第7章 全文结论 | 第129-131页 |
| 参考文献 | 第131-139页 |
| 攻读博士学位期间完成的工作 | 第139-140页 |
| 致谢 | 第140-141页 |
| 作者简介 | 第141页 |
