多Agent在磨矿过程控制中的应用研究
| 提要 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 磨矿过程控制的发展现状 | 第12-14页 |
| 1.3 磨矿过程控制的发展趋势 | 第14-16页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 论文研究的相关理论基础 | 第17-32页 |
| 2.1 磨矿过程简介 | 第17页 |
| 2.2 磨矿过程控制的特点 | 第17-19页 |
| 2.3 神经网络-模糊控制理论 | 第19-23页 |
| 2.3.1 神经网络原理 | 第19-21页 |
| 2.3.2 模糊控制原理 | 第21-22页 |
| 2.3.3 神经网络与模糊控制的结合 | 第22-23页 |
| 2.4 Agent理论及相关技术 | 第23-29页 |
| 2.4.1 Agent的定义和特点 | 第23-24页 |
| 2.4.2 Agent的结构 | 第24-25页 |
| 2.4.3 Agent与对象的区别 | 第25-26页 |
| 2.4.4 多Agent技术 | 第26-27页 |
| 2.4.5 多Agent体系结构 | 第27-28页 |
| 2.4.6 多Agent技术的优点 | 第28-29页 |
| 2.5 JADE简介 | 第29-30页 |
| 2.6 JADE提供的管理和调试工具 | 第30-32页 |
| 第3章 基于ANFIS的磨矿过程控制方案 | 第32-43页 |
| 3.1 自适应神经模糊推理系统ANFIS | 第32-35页 |
| 3.1.1 ANFIS简介 | 第32页 |
| 3.1.2 Sugeno模糊模型 | 第32-33页 |
| 3.1.3 ANTIS网络结构 | 第33-35页 |
| 3.2 ANFIS建模方案 | 第35-43页 |
| 3.2.1 压力控制建模 | 第36-38页 |
| 3.2.2 液位控制建模 | 第38-40页 |
| 3.2.3 给矿步长控制建模 | 第40-43页 |
| 第4章 JADE平台自学习黑板模型的设计 | 第43-56页 |
| 4.1 JADE平台的使用 | 第43-46页 |
| 4.1.1 Agent的创建 | 第43-44页 |
| 4.1.2 Agent的行为 | 第44-45页 |
| 4.1.3 Agent的通信 | 第45-46页 |
| 4.2 自学习黑板模型框架的实现 | 第46-48页 |
| 4.3 控制Agent的实现 | 第48-51页 |
| 4.3.1 控制Agent工作流程图 | 第48-50页 |
| 4.3.2 控制Agent主要代码 | 第50-51页 |
| 4.4 决策Agent的实现 | 第51-53页 |
| 4.4.1 决策Agent工作流程图 | 第51-52页 |
| 4.4.2 决策Agent主要代码 | 第52-53页 |
| 4.5 黑板Agent的实现 | 第53-56页 |
| 4.5.1 黑板Agent工作流程图 | 第53-54页 |
| 4.5.2 黑板Agent主要代码 | 第54-56页 |
| 第5章 多Agent磨矿控制实现过程 | 第56-60页 |
| 5.1 开发和运行环境及配置 | 第56页 |
| 5.2 运行和通信过程描述 | 第56-60页 |
| 第6章 总结 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
