多模态复杂工业过程的建模与优化研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题背景 | 第11-13页 |
| 1.2 多模态复杂工业过程的特点与研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.1 多模态复杂工业过程的特点 | 第13页 |
| 1.2.2 多模态复杂工业过程的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 复杂工业过程建模与优化的研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3.1 多模态复杂工业过程建模的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.2 多模态复杂工业过程优化的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第17-19页 |
| 第2章 基于模糊推理的多模态过程划分 | 第19-45页 |
| 2.1 模糊建模方法 | 第19-24页 |
| 2.1.1 模糊数学理论的发展 | 第19-20页 |
| 2.1.2 模糊集合 | 第20-21页 |
| 2.1.3 模糊建模方法 | 第21-24页 |
| 2.2 多模态数据的模糊化方法 | 第24-30页 |
| 2.2.1 聚类分析 | 第24-25页 |
| 2.2.2 模糊划分 | 第25-28页 |
| 2.2.3 模糊C.均值聚类算法 | 第28-30页 |
| 2.3 基于模糊C.均值聚类算法的模态划分 | 第30-37页 |
| 2.3.1 多模态过程数据处理与分析 | 第30-31页 |
| 2.3.2 模态数目的确定方法 | 第31-34页 |
| 2.3.3 基于改进的FCM算法的模态划分 | 第34-36页 |
| 2.3.4 模态数目划分的有效性分析 | 第36-37页 |
| 2.4 仿真研究 | 第37-44页 |
| 2.4.1 基于IRIS数据的仿真分析 | 第37-39页 |
| 2.4.2 基于TE过程多模态操作变量的聚类分析 | 第39-44页 |
| 2.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第3章 多模态过程的RBF-ARX建模研究 | 第45-59页 |
| 3.1 RBF神经网络 | 第45-46页 |
| 3.2 ARX模型结构 | 第46页 |
| 3.3 RBF-ARX模型 | 第46-48页 |
| 3.4 RBF-ARX辨识方法 | 第48-52页 |
| 3.4.1 最小二乘法 | 第48页 |
| 3.4.2 莱文贝格-马夸特方法 | 第48-49页 |
| 3.4.3 结构化非线性参数优化方法 | 第49-52页 |
| 3.5 仿真研究 | 第52-57页 |
| 3.6 本章小结 | 第57-59页 |
| 第4章 多模态过程的优化研究 | 第59-77页 |
| 4.1 过渡过程分析 | 第59-63页 |
| 4.1.1 过渡过程的产生与特点 | 第59-60页 |
| 4.1.2 过渡过程时间确定的典型工业过程 | 第60-62页 |
| 4.1.3 过渡时间不确定的典型生产过程 | 第62-63页 |
| 4.2 过渡过程Bolza代价函数的构造 | 第63页 |
| 4.3 优化模型的建立 | 第63-71页 |
| 4.3.1 基于最优操作轨迹的优化模型 | 第64-65页 |
| 4.3.2 优化求解算法 | 第65-71页 |
| 4.4 仿真研究 | 第71-75页 |
| 4.4.1 过渡时间确定的过渡过程优化仿真 | 第71-73页 |
| 4.4.2 过渡时间不确定的过渡过程优化仿真 | 第73-75页 |
| 4.5 本章小结 | 第75-77页 |
| 第5章 结论与展望 | 第77-79页 |
| 5.1 结论 | 第77页 |
| 5.2 展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
