基于免疫原理的矿石品位估算
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-15页 |
| ·引言 | 第7页 |
| ·论文研究的目的与意义 | 第7-13页 |
| ·传统矿石品位估值方法 | 第7-9页 |
| ·智能方法的应用 | 第9-12页 |
| ·基于灰色理论的估值方法 | 第12-13页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第13-15页 |
| 2 基于免疫RBF神经网络的矿石品位推断 | 第15-25页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·神经网络理论与免疫RBF网络 | 第15-17页 |
| ·品位推测信息的获取 | 第17-19页 |
| ·基于免疫原理的RBF隐层设计 | 第19-22页 |
| ·克隆选择过程 | 第21页 |
| ·免疫抑制过程 | 第21-22页 |
| ·宽度计算及其权值阂值调整 | 第22页 |
| ·矿石品位估算 | 第22-23页 |
| ·学习样本的获取 | 第22-23页 |
| ·矿块品位推算 | 第23页 |
| ·结论 | 第23-25页 |
| 3 基于免疫灰色理论的矿石品位估算 | 第25-40页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·灰色理论与免疫进化 | 第25-28页 |
| ·灰色模型及其精度检验 | 第28-31页 |
| ·灰色GM(1,N)模型 | 第28-30页 |
| ·模型的精度检验 | 第30-31页 |
| ·基于免疫灰色模型的品位估算 | 第31-39页 |
| ·品位预测模型 | 第32-34页 |
| ·基于免疫原理的参数优化 | 第34-37页 |
| ·模型的精度检验与品位估算 | 第37-39页 |
| ·结论 | 第39-40页 |
| 4 基于免疫支持向量机的品位计算 | 第40-46页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·支持向量机原理及其参数性能分析 | 第40-42页 |
| ·支持向量机方法的原理 | 第40-42页 |
| ·支持向量机的参数性能分析 | 第42页 |
| ·基于免疫的模型参数计算 | 第42-44页 |
| ·基于免疫支持向量机的品位估算 | 第44-45页 |
| ·结论 | 第45-46页 |
| 5 总结与展望 | 第46-48页 |
| ·本文工作总结 | 第46页 |
| ·研究工作展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 作者简介及研究生期间发表的硕士论文 | 第53页 |
| 作者简介 | 第53页 |
| 硕士生期间发表的学术论文 | 第53页 |
