| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-21页 |
| ·化工过程建模概述 | 第14-16页 |
| ·间歇过程概述 | 第16-17页 |
| ·B样条神经网络的研究现状 | 第17-18页 |
| ·混合神经网络研究概述 | 第18-19页 |
| ·论文的目的、意义及内容介绍 | 第19-21页 |
| 第二章 B样条神经网络基础 | 第21-27页 |
| ·B样条函数的定义 | 第21页 |
| ·B样条函数的性质 | 第21-24页 |
| ·B样条函数的拟合过程 | 第24-25页 |
| ·B样条神经网络介绍 | 第25-27页 |
| 第三章 基于组合B样条神经网络的间歇反应过程动态建模 | 第27-45页 |
| ·苯乙烯悬浮聚合反应过程描述 | 第27-33页 |
| ·简介 | 第27页 |
| ·反应机理 | 第27-28页 |
| ·动态数学模型 | 第28-33页 |
| ·组合B样条神经网络的提出 | 第33-34页 |
| ·组合B样条神经网络的结构及推导 | 第34-36页 |
| ·间歇反应过程模型的建立 | 第36-37页 |
| ·建模结果的验证及分析 | 第37-44页 |
| ·模型的泛化结果 | 第37-39页 |
| ·网络训练参数的变化 | 第39-40页 |
| ·网络结构对建模的影响 | 第40-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于组合B样条神经网络模型的间歇过程优化控制 | 第45-51页 |
| ·优化策略推导可实现的依据 | 第45页 |
| ·优化控制策略的推导 | 第45-47页 |
| ·优化问题的提出 | 第45页 |
| ·求解方法的推导 | 第45-47页 |
| ·优化控制算法的实现 | 第47页 |
| ·仿真研究 | 第47-50页 |
| ·优化控制变量的求导 | 第47-48页 |
| ·优化控制结果及分析 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 对几种非线性动态过程建模方法的比较和分析 | 第51-60页 |
| ·几种建模方法介绍 | 第51-55页 |
| ·线性递归神经元网络 | 第51-53页 |
| ·并联混合神经网络 | 第53-55页 |
| ·建模结果比较及分析 | 第55-58页 |
| ·间歇反应过程建模结果 | 第56-57页 |
| ·网络训练参数比较及分析 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第六章 基于组合B样条神经网络对时变系统进行建模 | 第60-73页 |
| ·使用组合B样条神经网络建模的初衷 | 第60页 |
| ·对一个典型的时变系统进行建模 | 第60-72页 |
| ·时变系统描述 | 第60-62页 |
| ·使用组合B样条神经网络进行建模 | 第62页 |
| ·建模结果及问题分析 | 第62-64页 |
| ·解决方法及仿真结果 | 第64-68页 |
| ·神经网络结构参数对建模的影响 | 第68-70页 |
| ·与其它建模方法的比较 | 第70-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第七章 总结和展望 | 第73-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80-82页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第82-83页 |
| 作者和导师简介 | 第83-84页 |
| 硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 | 第84-85页 |