粗糙集知识建模方法及其在甲醇合成过程中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·工业过程建模方法 | 第10-13页 |
| ·传统建模方法 | 第11页 |
| ·智能建模方法 | 第11-12页 |
| ·工业过程模型化研究的现状 | 第12-13页 |
| ·粗糙集理论研究发展现状 | 第13-16页 |
| ·理论研究方向 | 第13-15页 |
| ·粗糙集理论的应用 | 第15-16页 |
| ·本文研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 基于粗糙集的知识建模 | 第18-29页 |
| ·粗糙集理论基础 | 第18-26页 |
| ·基本符号和定义 | 第18-19页 |
| ·粗糙集理论中的知识 | 第19-20页 |
| ·粗糙集合 | 第20-21页 |
| ·知识表达系统 | 第21-22页 |
| ·决策表 | 第22页 |
| ·决策表的简化 | 第22-26页 |
| ·粗糙集知识建模方法的步骤 | 第26-28页 |
| ·建模数据的获取 | 第26页 |
| ·数据预处理 | 第26-27页 |
| ·连续属性离散化 | 第27页 |
| ·条件属性约简 | 第27页 |
| ·条件属性值约简 | 第27-28页 |
| ·规则约简 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于MQPSO优化的属性约简 | 第29-41页 |
| ·变异量子粒子群算法 | 第29-34页 |
| ·粒子群算法 | 第29-30页 |
| ·变异量子粒子群优化算法 | 第30-32页 |
| ·测试函数与结果分析 | 第32-34页 |
| ·基于MQPSO优化的属性约简算法 | 第34-40页 |
| ·算法原理 | 第35页 |
| ·算法流程 | 第35-37页 |
| ·实验数据 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 甲醇合成生产过程的粗糙集知识建模 | 第41-60页 |
| ·甲醇合成工序 | 第41-43页 |
| ·甲醇合成塔热点温度模型 | 第43-53页 |
| ·数据获取 | 第44页 |
| ·数据离散化 | 第44-46页 |
| ·约简 | 第46-49页 |
| ·知识推理 | 第49-51页 |
| ·结果分析 | 第51-53页 |
| ·汽包温度模型 | 第53-59页 |
| ·数据获取 | 第55页 |
| ·数据离散化 | 第55-56页 |
| ·约简 | 第56页 |
| ·知识推理 | 第56-57页 |
| ·结果分析 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 甲醇合成操作优化软件的设计 | 第60-68页 |
| ·系统分析 | 第60-61页 |
| ·软件设计 | 第61-62页 |
| ·软件实现 | 第62-66页 |
| ·甲醇合成操作优化系统 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·本文的工作总结 | 第68页 |
| ·进一步的研究与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 攻读硕士学位期间撰写与发表的论文 | 第77页 |
