基于贝叶斯核学习的软测量模型在浓密洗涤过程中的应用
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 浓密洗涤过程建模研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第13-15页 |
| 第2章 湿法冶金浓密洗涤过程机理建模 | 第15-29页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 浓密洗涤过程原理 | 第15-17页 |
| 2.3 浓密洗涤过程机理模型 | 第17-23页 |
| 2.4 模型仿真分析 | 第23-27页 |
| 2.4.1 机理模型仿真分析 | 第23-27页 |
| 2.4.2 辅助变量选择 | 第27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 基于贝叶斯核学习的浓密洗涤过程混合建模 | 第29-45页 |
| 3.1 引言 | 第29-31页 |
| 3.2 浓密洗涤过程的混合模型结构 | 第31-32页 |
| 3.3 浓密洗涤过程简化机理模型 | 第32-33页 |
| 3.4 基于贝叶斯核学习的数据补偿模型 | 第33-40页 |
| 3.4.1 核学习算法 | 第33-35页 |
| 3.4.2 核函数的选取及其参数化 | 第35-36页 |
| 3.4.3 贝叶斯参数估计原理 | 第36-38页 |
| 3.4.4 基于贝叶斯的LSSVM参数估计 | 第38-40页 |
| 3.5 模型仿真分析 | 第40-43页 |
| 3.5.1 数据预处理 | 第40-41页 |
| 3.5.2 混合模型仿真及分析 | 第41-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 湿法冶金浓密洗涤过程混合模型的校正 | 第45-57页 |
| 4.1 引言 | 第45-46页 |
| 4.2 基于GMM的模型性能评价 | 第46-49页 |
| 4.3 模型校正策略 | 第49-53页 |
| 4.3.1 模型输出误差补偿 | 第49页 |
| 4.3.2 模型参数校正 | 第49-51页 |
| 4.3.3 基于评价的模型校正策略实施步骤 | 第51-53页 |
| 4.4 仿真分析 | 第53-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 浓密洗涤过程仿真平台的设计与实现 | 第57-65页 |
| 5.1 系统整体实现 | 第57-58页 |
| 5.1.1 系统的硬件实现 | 第57-58页 |
| 5.1.2 系统的软件实现 | 第58页 |
| 5.2 浓密洗涤过程仿真平台的界面设计和功能实现 | 第58-63页 |
| 5.3 本章小结 | 第63-65页 |
| 第6章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
