水泥熟料煅烧质量的神经网络预报系统研究
| 第一章 文献综述 | 第1-19页 |
| ·水泥生产的发展与现状 | 第8-12页 |
| ·水泥及其应用 | 第8-10页 |
| ·水泥生产工艺的发展与现状 | 第10-11页 |
| ·预报在水泥工业中的应用 | 第11-12页 |
| ·人工神经网络的发展与应用 | 第12-16页 |
| ·人工神经网络及其特点 | 第12-14页 |
| ·人工神经网络的发展 | 第14-15页 |
| ·人工神经网络的应用 | 第15-16页 |
| ·多元统计数据分析的发展与应用 | 第16-18页 |
| ·选题的意义和研究内容 | 第18-19页 |
| 第二章 神经网络建模方法研究 | 第19-42页 |
| ·水泥熟料煅烧系统分析 | 第19-22页 |
| ·水泥熟料煅烧工艺过程 | 第19-21页 |
| ·研究对象的特点 | 第21-22页 |
| ·系统方案 | 第22-24页 |
| ·建模方法 | 第24-42页 |
| ·数据清洗方法 | 第24-28页 |
| ·基于聚类分析的变量选取方法 | 第28-34页 |
| ·数据变换方法 | 第34-35页 |
| ·神经网络模型与算法 | 第35-42页 |
| 第三章 神经网络建模软件开发 | 第42-71页 |
| ·面向对象的迭代增量式开发方法 | 第42-44页 |
| ·系统功能框架和实施策略 | 第44-48页 |
| ·系统功能框架 | 第44-46页 |
| ·实施策略 | 第46-47页 |
| ·开发工具与软件配置 | 第47-48页 |
| ·软件框架构建 | 第48-55页 |
| ·内核设计 | 第55-69页 |
| ·类库设计 | 第55-63页 |
| ·算法设计 | 第63-67页 |
| ·保存文档设计 | 第67-68页 |
| ·内核管理技术 | 第68-69页 |
| ·界面设计 | 第69-71页 |
| ·控件条 | 第69页 |
| ·操作页 | 第69-70页 |
| ·视图 | 第70-71页 |
| 第四章 水泥熟料煅烧质量的神经网络预报 | 第71-105页 |
| ·建模数据采集 | 第71-73页 |
| ·建模数据清洗 | 第73-83页 |
| ·限幅错误剔除 | 第73-76页 |
| ·雷达图错误剔除 | 第76-78页 |
| ·散点图错误侦破 | 第78-80页 |
| ·模式聚类错误侦破 | 第80-83页 |
| ·建模变量选取 | 第83-88页 |
| ·输出变量的确定 | 第83-84页 |
| ·机理分析 | 第84页 |
| ·基于变量聚类的分析 | 第84-88页 |
| ·建模数据变换 | 第88-89页 |
| ·神经网络预报模型的建立 | 第89-104页 |
| ·训练网络集设置 | 第89-91页 |
| ·网络设置 | 第91-95页 |
| ·网络训练 | 第95-99页 |
| ·网络评价 | 第99-104页 |
| ·预报结果分析 | 第104-105页 |
| 第五章 结论 | 第105-106页 |
| 参考文献 | 第106-110页 |
| 致谢 | 第110-111页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第111页 |
