| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 回转窑燃烧效果国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本研究完成的主要工作 | 第10-12页 |
| 第2章 回转窑燃烧效率软测量辅助变量选择及数据预处理 | 第12-24页 |
| 2.1 软测量技术 | 第12-14页 |
| 2.1.1 软测量辅助变量 | 第12-13页 |
| 2.1.2 软测量的数据选择和处理 | 第13-14页 |
| 2.1.3 软测量的模型辨识与验证 | 第14页 |
| 2.2 回转窑燃烧效率软测量辅助变量选择 | 第14-18页 |
| 2.2.1 回转窑煅烧系统流程 | 第16-17页 |
| 2.2.2 回转窑燃烧效率软测量辅助变量选择 | 第17-18页 |
| 2.3 回转窑燃烧效率软测量数据预处理 | 第18-23页 |
| 2.3.1 数据采集 | 第18-21页 |
| 2.3.2 数据误差处理 | 第21-22页 |
| 2.3.3 灰色关联度降维 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于BPNN的回转窑燃烧效率软测量 | 第24-36页 |
| 3.1 人工神经网络ANN | 第24-25页 |
| 3.1.1 神经元 | 第24-25页 |
| 3.1.2 ANN学习方式 | 第25页 |
| 3.2 BPNN的回转窑燃烧效率软测量建模 | 第25-35页 |
| 3.2.1 BPNN | 第25-27页 |
| 3.2.2 使用BPNN建立回转窑燃烧效率软测量模型 | 第27-31页 |
| 3.2.3 使用改进的BPNN建立回转窑燃烧效率软测量模型 | 第31-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于SVR的回转窑燃烧效率软测量 | 第36-52页 |
| 4.1 统计学习理论 | 第36-40页 |
| 4.1.1 机器学习 | 第36-37页 |
| 4.1.2 经验风险最小化 | 第37-38页 |
| 4.1.3 统计学习理论主要内容 | 第38-40页 |
| 4.2 基于SVR的回转窑燃烧效率软测量建模 | 第40-48页 |
| 4.2.1 支持向量回归SVR | 第40-42页 |
| 4.2.2 使用SVR建立回转窑燃烧效率软测量模型 | 第42-45页 |
| 4.2.3 使用改进的SVR建立回转窑燃烧效率软测量模型 | 第45-48页 |
| 4.3 几种回转窑燃烧效率软测量建模效果对比 | 第48-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 水泥熟料回转窑燃烧效率软测量软件开发 | 第52-62页 |
| 5.1 系统框架 | 第52页 |
| 5.2 系统实现 | 第52-61页 |
| 5.2.1 系统初始化 | 第52-55页 |
| 5.2.2 软测量相关参数设置 | 第55-57页 |
| 5.2.3 回转窑燃烧效率统计值录入 | 第57-59页 |
| 5.2.4 回转窑燃烧效率建模数据选择 | 第59-60页 |
| 5.2.5 回转窑燃烧效率软测量 | 第60-61页 |
| 5.2.6 回转窑燃烧效率软测量效果 | 第61页 |
| 5.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 结论 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 作者简介 | 第69页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第69页 |
