循环卷积并联极端学习机的研究与应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 神经网络 | 第11-14页 |
| 1.2.1 神经网络的基本术语 | 第11-12页 |
| 1.2.2 神经网络的发展现状 | 第12-14页 |
| 1.3 神经网络在锅炉燃烧过程中的国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的主要研究内容和结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 前馈神经网络 | 第17-28页 |
| 2.1 常见神经网络结构 | 第17-19页 |
| 2.2 单隐层前馈神经网络 | 第19-21页 |
| 2.3 BP神经网络 | 第21-22页 |
| 2.4 极端学习机及其变体 | 第22-26页 |
| 2.4.1 极端学习机 | 第22-23页 |
| 2.4.2 基于核函数的极端学习机 | 第23-24页 |
| 2.4.3 双隐层极端学习机 | 第24-25页 |
| 2.4.4 快速学习网 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 循环卷积并联极端学习机的算法研究 | 第28-38页 |
| 3.1 循环卷积并联极端学习机 | 第28-32页 |
| 3.1.1 循环卷积 | 第29-30页 |
| 3.1.2 循环卷积并联极端学习机 | 第30-31页 |
| 3.1.3 CCPELM的学习过程 | 第31-32页 |
| 3.2 加强型快速学习网 | 第32-33页 |
| 3.3 CCPELM和U-FLN的算法验证 | 第33-37页 |
| 3.4 本章小节 | 第37-38页 |
| 第4章 序贯循环卷积并联极端学习机 | 第38-46页 |
| 4.1 序贯循环卷积并联极端学习机 | 第38-40页 |
| 4.2 OCCPELM的学习过程 | 第40页 |
| 4.3 OCCPELM算法验证 | 第40-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 循环卷积并联极端学习机的应用研究 | 第46-59页 |
| 5.1 煤粉炉的基础知识 | 第46-48页 |
| 5.1.1 煤粉炉的工艺流程 | 第46-47页 |
| 5.1.2 锅炉燃烧热效率 | 第47-48页 |
| 5.2 300MW锅炉热效率建模 | 第48-58页 |
| 5.2.1 离线模拟建模 | 第49-54页 |
| 5.2.2 在线模拟建模 | 第54-58页 |
| 5.3 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-67页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
