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工艺机理与数据挖掘相结合的PTA生产过程在线监测与优化

致谢第1-5页
摘要第5-6页
Abstract第6-11页
第一章 绪论第11-25页
   ·引言第11-12页
   ·机理建模技术第12-15页
     ·机理建模技术介绍第12-13页
     ·机理建模与数据建模第13-15页
   ·数据挖掘技术第15-16页
     ·数据挖掘基本概念第15页
     ·数据挖掘技术分类第15-16页
   ·数据挖掘技术在工业过程控制中的应用第16-21页
     ·工业数据的特点第16-18页
     ·数据挖掘技术在统计过程控制中的应用第18-21页
       ·统计过程控制简介第18-20页
       ·统计过程控制中的数据挖掘技术第20-21页
   ·PTA生产过程监测优化、控制技术现状第21-22页
   ·本文的主要内容第22-25页
第二章 PTA机理模型和数据模型第25-43页
   ·PTA生产过程研究第25-28页
     ·PTA生产过程简介第25-26页
     ·PTA氧化工艺介绍第26-27页
     ·PTA生产过程中的流程模拟优化技术第27-28页
   ·工艺机理模型第28-33页
     ·原理分析第28-30页
     ·应用分析第30-33页
   ·数据模型第33-41页
     ·数据模型及应用空间第33-35页
     ·基于工艺机理的建模数据准备第35-41页
       ·过程数据收集与关键变量选取第36-38页
       ·过程数据处理第38-40页
       ·过程数据的机理模型运算第40-41页
   ·基于工艺机理模型的数据模型设计第41-43页
   ·本章小结第43页
第三章 多模型混合建模方法第43-69页
   ·多模型建模技术第45-47页
     ·PTA生产过程的多工况分析第45-46页
     ·多模型建模技术第46-47页
   ·应用PCA-FCM算法的工况分类第47-56页
     ·PCA算法第47-51页
       ·PCA的基本思想第47-49页
       ·PCA的实现方法第49-50页
       ·主元个数的选取第50-51页
     ·FCM算法第51-53页
       ·FCM基本思想第51页
       ·FCM实现方法第51-52页
       ·聚类个数的选取第52-53页
     ·应用PCA-FCM算法的工况分类第53-56页
   ·应用PLS-BP算法的子模型建模第56-59页
     ·PLS算法第56-57页
     ·BP算法第57-58页
     ·应用PLS-BP算法建立子模型第58-59页
   ·多模型连接方式第59-61页
   ·多模型效果分析第61-67页
     ·多模型建模分析和测试分析第61-65页
     ·多模型与单模型的对比分析第65-67页
   ·本章小结第67-69页
第四章 基于数据模型的PTA指标优化第69-77页
   ·PTA指标优化第69-70页
     ·优化需求分析第69页
     ·过程优化操作方式第69-70页
   ·优化模型第70-73页
     ·优化操作变量选取第70-71页
     ·物耗指标酸耗优化模型第71-72页
     ·物耗指标PX单耗优化模型第72页
     ·质量指标4CBA优化模型第72-73页
     ·优化模型求解第73页
   ·优化效果分析第73-76页
   ·本章小结第76-77页
第五章 局部建模方法第77-87页
   ·局部建模技术第77-78页
   ·应用KNN算法提取局部样本第78-81页
     ·相似度计算第78-79页
     ·KNN算法第79页
     ·局部样本分析第79-81页
   ·局部建模第81-86页
     ·k值分析第81-83页
     ·局部模型效果分析第83-86页
       ·局部模型测试分析第83-85页
       ·局部模型与多模型的对比分析第85-86页
   ·本章小结第86-87页
第六章 PTA生产过程监测系统开发第87-97页
   ·项目简介第87-88页
     ·项目背景第87页
     ·项目描述第87-88页
   ·实时监测优化系统第88-91页
     ·服务端系统技术架构第88-89页
     ·客户端系统技术架构第89-91页
   ·系统投运效果第91-95页
     ·系统运行稳定性第92页
     ·指标监测准确性第92-93页
     ·优化操作有效性第93-95页
   ·本章小结第95-97页
第七章 结束语第97-98页
参考文献第98-104页
作者攻读硕士学位期间取得的成果第104页

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