基于过程神经网络的化工过程软测量研究
| 学位论文数据集 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| Contents | 第11-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| ·论文研究的目的和意义 | 第13页 |
| ·软测量技术简介 | 第13-18页 |
| ·软测量技术的基本原理 | 第14-15页 |
| ·传统软测量建模方法 | 第15-16页 |
| ·软测量技术的应用现状 | 第16-18页 |
| ·人工神经网络 | 第18-21页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第21页 |
| ·论文的章节安排 | 第21-23页 |
| 第二章 基于过程神经网络的软测量技术 | 第23-33页 |
| ·过程神经网络 | 第23-28页 |
| ·传统的过程神经网络 | 第23-27页 |
| ·改进的过程神经网络 | 第27-28页 |
| ·移动窗技术 | 第28-29页 |
| ·连续软测量的实现 | 第29-30页 |
| ·小结 | 第30-33页 |
| 第三章 HDPE的软测量建模 | 第33-53页 |
| ·聚乙烯生产工艺简介 | 第33-35页 |
| ·HDPE一反熔融指数模型 | 第35-43页 |
| ·辅助变量的选取 | 第35-36页 |
| ·数据预处理 | 第36-37页 |
| ·软测量建模 | 第37-39页 |
| ·模型结果分析 | 第39-43页 |
| ·HDPE二反熔融指数模型 | 第43-50页 |
| ·软测量建模 | 第44-46页 |
| ·模型结果分析 | 第46-50页 |
| ·小结 | 第50-53页 |
| 第四章 HDPE 的操作优化 | 第53-61页 |
| ·优化算法简介 | 第53-55页 |
| ·一反熔融指数优化 | 第55-59页 |
| ·二反熔融指数优化 | 第59-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 第五章 结论与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 研究成果和发表的学术论文 | 第69-71页 |
| 作者和导师简介 | 第71-72页 |
| 附件 | 第72-73页 |
