| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 1. 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-14页 |
| ·SPC 与APC 整合的可行性 | 第11-12页 |
| ·整合SPC/APC 控制系统方案 | 第12-14页 |
| ·整合SPC/APC 控制系统展望 | 第14页 |
| ·研究目的 | 第14-15页 |
| ·研究假设 | 第15页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| 2. SPC 与APC 简介 | 第16-26页 |
| ·造成过程波动的干扰 | 第16页 |
| ·统计过程控制(SPC) | 第16-22页 |
| ·SPC 的理论基础 | 第17-18页 |
| ·控制图技术简介 | 第18-19页 |
| ·早期控制图的假设条件 | 第19-20页 |
| ·过程自相关的描述 | 第20-21页 |
| ·SPC 控制图评价指标ARL | 第21-22页 |
| ·工程过程控制(APC) | 第22-24页 |
| ·MMSE 控制器调整 | 第22-24页 |
| ·PID 调整 | 第24页 |
| ·SPC 与APC 整合的可能性分析 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3. BP 与RBF 神经网络简介 | 第26-31页 |
| ·BP 神经网络 | 第26-28页 |
| ·RBF 神经网络 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 4. 基于人工神经网络的整合SPC/APC 系统的过程调整 | 第31-39页 |
| ·基于RBF 神经网络预测的MMSE 控制器 | 第31-34页 |
| ·神经网络控制 | 第34-35页 |
| ·BP 神经网络控制器 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 5. 基于人工神经网络的整合SPC/APC 系统的过程监测 | 第39-49页 |
| ·监测对象的选择 | 第39-40页 |
| ·过程监测人工神经网络模型 | 第40-42页 |
| ·过程监测 | 第42-45页 |
| ·过程监测性能分析 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 6. 过程调整与监测仿真实验 | 第49-56页 |
| ·仿真实验 | 第49-53页 |
| ·仿真结果讨论 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 7. 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 附录：部分程序清单 | 第60-67页 |
| 攻读学位期间所发表的论文 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |