多级网络连铸漏钢预报系统的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题背景 | 第9-11页 |
| ·漏钢预报系统现状 | 第11-15页 |
| ·本文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 连铸粘结漏钢的形成机理与对策 | 第16-28页 |
| ·粘结漏钢的形成 | 第17-18页 |
| ·钢水弯月面行为对粘结产生的影响 | 第18-23页 |
| ·弯月面的表面张力 | 第19-20页 |
| ·钢渣的界面张力 | 第20-23页 |
| ·防止粘结性漏钢产生的措施 | 第23-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 BP 神经网络在漏钢预报中的应用 | 第28-54页 |
| ·神经网络简介 | 第28-29页 |
| ·BP 神经网络 | 第29-35页 |
| ·漏钢预报系统 | 第35-50页 |
| ·漏钢预报系统的组成 | 第35-36页 |
| ·漏钢预报系统的缺陷及改进 | 第36-38页 |
| ·单偶温度模式识别网络 | 第38-45页 |
| ·组偶漏钢判断 | 第45-50页 |
| ·网络性能测试 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第4章 模糊神经网络的应用 | 第54-67页 |
| ·模糊理论 | 第56-58页 |
| ·T-S 模糊神经网络模型 | 第58-59页 |
| ·网络模型的建立 | 第59-65页 |
| ·网络输入量和输出量的确定 | 第59-61页 |
| ·前件网络 | 第61-62页 |
| ·后件网络 | 第62页 |
| ·网络的训练 | 第62-65页 |
| ·T-S 模型中存在的问题 | 第65页 |
| ·漏钢预报系统性能测试 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 漏钢预报系统的开发软件 | 第67-72页 |
| ·MATLAB 语言 | 第67-68页 |
| ·漏钢预报界面 | 第68-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 作者简介 | 第80页 |
