| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究的背景目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状与分析 | 第11-15页 |
| 1.2.1 NSGA-Ⅱ遗传算法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 GA遗传算法研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 篦冷机模型辨识及参数优化研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 自适应多种群NSGA-Ⅱ遗传算法研究 | 第17-30页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 AMP-NSGA2算法构建 | 第17-21页 |
| 2.2.1 多种群遗传算法建立 | 第18页 |
| 2.2.2 局部搜索算法 | 第18-19页 |
| 2.2.3 自适应调整种群大小 | 第19-21页 |
| 2.3 AMP-NSGA2算法性能分析与实例仿真 | 第21-29页 |
| 2.3.1 AMP-NSGA2收敛性证明 | 第22页 |
| 2.3.2 显著性差异证明 | 第22-24页 |
| 2.3.3 实验结果与分析 | 第24-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于IGA-MKLSSVM的模型辨识算法研究 | 第30-44页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 IGA遗传算法的构建 | 第30-33页 |
| 3.2.1 多种群遗传算法的建立 | 第30-32页 |
| 3.2.2 单种群遗传算法的建立 | 第32-33页 |
| 3.3 MKLSSVM建模 | 第33-34页 |
| 3.4 IGA遗传算法优化MKLSSVM参数 | 第34-35页 |
| 3.5 IGA算法验证 | 第35-38页 |
| 3.5.1 参数设定 | 第35页 |
| 3.5.2 运行结果对比和仿真分析 | 第35-38页 |
| 3.6 IGA-MKLSSVM模型辨识算法仿真研究 | 第38-42页 |
| 3.7 本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 水泥篦冷机参数模型辨识及优化研究 | 第44-60页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 水泥篦冷机生产工艺研究 | 第44-48页 |
| 4.2.1 水泥篦冷机工作原理 | 第44-45页 |
| 4.2.2 水泥篦冷机控制参数分析 | 第45-46页 |
| 4.2.3 水泥篦冷机待优化参数研究 | 第46-48页 |
| 4.3 水泥篦冷机关键参数模型建立 | 第48-52页 |
| 4.3.1 篦冷机关键参数模型建立 | 第48-51页 |
| 4.3.2 对比实验 | 第51-52页 |
| 4.4 AMP-NSGA2优化篦冷机参数 | 第52-58页 |
| 4.4.1 多目标优化简介 | 第53-54页 |
| 4.4.2 篦冷机关键参数优化 | 第54-56页 |
| 4.4.3 多目标优化结果及讨论 | 第56-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |