| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10页 |
| 第一章 绪论 | 第14-24页 |
| 1.1 引言 | 第14页 |
| 1.2 知识发现与数据挖掘技术的发展现状 | 第14-15页 |
| 1.3 间歇生产过程中的知识发现方法研究 | 第15-19页 |
| 1.3.1 间歇生产过程特征及其数据的特点 | 第15-17页 |
| 1.3.2 间歇生产过程中知识发现和数据挖掘存在的困难 | 第17-18页 |
| 1.3.3 间歇生产过程中知识发现技术的研究进展 | 第18-19页 |
| 1.4 课题的背景简介 | 第19-21页 |
| 1.4.1 研究课题的提出 | 第19-20页 |
| 1.4.2 课题的工程背景简介 | 第20-21页 |
| 1.5 本文主要内容 | 第21-24页 |
| 第二章 知识发现和数据挖掘方法(文献综述) | 第24-44页 |
| 2.1 知识发现与数据挖掘 | 第25-30页 |
| 2.1.1 知识发现和数据挖掘的定义 | 第25-27页 |
| 2.1.2 知识发现的任务与方法 | 第27-30页 |
| 2.2 聚类分析 | 第30-34页 |
| 2.2.1 聚类的基本概念 | 第30-31页 |
| 2.2.2 聚类算法的分类 | 第31-32页 |
| 2.2.3 模糊聚类分析的研究进展 | 第32-34页 |
| 2.3 关联规则挖掘 | 第34-37页 |
| 2.3.1 关联规则挖掘的基本概念 | 第34-35页 |
| 2.3.2 关联规则挖掘算法及其研究进展 | 第35-36页 |
| 2.3.3 Apriori算法 | 第36-37页 |
| 2.4 模糊神经网络 | 第37-43页 |
| 2.4.1 模糊逻辑与神经网络 | 第37-38页 |
| 2.4.2 模糊神经网络的研究进展 | 第38-42页 |
| 2.4.3 模糊神经网络技术在工业过程中的应用 | 第42-43页 |
| 2.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第三章 配方的相似性测度及其模糊聚类 | 第44-72页 |
| 3.1 引言 | 第45-46页 |
| 3.2 配方的相似性测度 | 第46-53页 |
| 3.2.1 间歇过程的配方模型及其简化 | 第46-48页 |
| 3.2.2 配方模型中数据的类型及其相似性测度 | 第48-51页 |
| 3.2.3 配方相似性测度及配方类间的距离测度 | 第51-53页 |
| 3.3 配方模糊聚类研究 | 第53-66页 |
| 3.3.1 C均值算法和FCM算法 | 第53-57页 |
| 3.3.2 类核函数的定义 | 第57-59页 |
| 3.3.3 基于类核函数的配方模糊聚类 | 第59-63页 |
| 3.3.4 配方模糊聚类的有效性分析 | 第63-64页 |
| 3.3.5 配方模糊聚类模糊指数的计算 | 第64-66页 |
| 3.4 配方模糊聚类的应用 | 第66-69页 |
| 3.5 本章小结 | 第69-72页 |
| 第四章 基于混合模糊神经网络的间歇换热设备周期性污垢预测 | 第72-102页 |
| 4.1 引言 | 第73-74页 |
| 4.2 间歇换热设备的周期性污垢 | 第74-86页 |
| 4.2.1 污垢模型及其预测方法 | 第74-81页 |
| 4.2.1.1 基于经验模型的污垢预测方法 | 第74-76页 |
| 4.2.1.2 基于时间序列的污垢预测方法 | 第76-79页 |
| 4.2.1.3 基于神经网络的污垢预测方法 | 第79-81页 |
| 4.2.2 间歇换热设备的周期性污垢 | 第81-82页 |
| 4.2.3 周期性污垢的实例--麦汁蒸发器 | 第82-86页 |
| 4.3 CD混合模糊神经网络的设计 | 第86-96页 |
| 4.3.1 CCT模糊神经网络 | 第86-89页 |
| 4.3.2 连续-离散混合输入模糊神经网络模型 | 第89-92页 |
| 4.3.3 CD混合模糊神经网络模型参数的确定 | 第92-93页 |
| 4.3.4 CD混合模糊神经网络的稳定性分析 | 第93-96页 |
| 4.4 周期性污垢在线预测器的设计 | 第96-100页 |
| 4.4.1 配方混合模糊神经网络的设计 | 第96-97页 |
| 4.4.2 周期性污垢预测器的设计 | 第97页 |
| 4.4.3 麦汁蒸发器周期性污垢影响因素的确定 | 第97-98页 |
| 4.4.4 实验结果与讨论 | 第98-100页 |
| 4.5 本章小结 | 第100-102页 |
| 第五章 啤酒糖化生产过程的全自动化控制 | 第102-142页 |
| 5.1 引言 | 第103-104页 |
| 5.2 啤酒糖化生产过程简介 | 第104-112页 |
| 5.2.1 糖化生产过程的工艺简介 | 第104-105页 |
| 5.2.2 糖化生产过程的特点及其控制难点 | 第105-107页 |
| 5.2.3 糖化生产过程的国内外自动化水平现状 | 第107-112页 |
| 5.2.3.1 啤酒糖化过程控制系统的发展现状 | 第108-109页 |
| 5.2.3.2 糖化生产过程先进控制策略实施的国内外现状 | 第109-112页 |
| 5.3 啤酒糖化生产过程计算机控制系统的设计 | 第112-125页 |
| 5.3.1 系统的网络层次结构和硬件配置 | 第112-114页 |
| 5.3.2 系统的联网和通讯 | 第114-116页 |
| 5.3.3 控制系统的下位软件设计特点 | 第116-121页 |
| 5.3.4 控制系统的上位软件设计特点 | 第121-125页 |
| 5.4 糖化锅温度的复合跟踪控制 | 第125-128页 |
| 5.4.1 糖化锅的温度对象模型 | 第125-126页 |
| 5.4.2 糖化温度的复合跟踪控制 | 第126-128页 |
| 5.5 过滤过程的优化控制 | 第128-134页 |
| 5.5.1 过滤的数学模型 | 第128-130页 |
| 5.5.2 最优化方法解过滤最短时间 | 第130-133页 |
| 5.5.3 过滤过程的优化控制及过滤流量的专家控制 | 第133-134页 |
| 5.6 煮沸强度的自适应补偿控制 | 第134-140页 |
| 5.6.1 煮沸强度的定义 | 第134-135页 |
| 5.6.2 煮沸锅的对象特性分析 | 第135-137页 |
| 5.6.3 煮沸锅的自适应补偿控制 | 第137-140页 |
| 5.7 本章小结 | 第140-142页 |
| 第六章 结论与展望 | 第142-146页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第142-143页 |
| 6.2 进一步工作展望 | 第143-146页 |
| 参考文献 | 第146-154页 |
| 附录 | 第154-156页 |
| 致谢 | 第156-157页 |
| 个人简历 | 第157页 |
