| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-13页 |
| ·炼焦生产技术研究现状 | 第9-11页 |
| ·仿真建模技术研究现状 | 第11-13页 |
| ·研究目标与研究内容 | 第13-14页 |
| ·论文构成 | 第14-15页 |
| 第二章 生产过程工艺分析与实验系统结构设计 | 第15-24页 |
| ·焦炉工艺机理分析 | 第15-18页 |
| ·实验系统需求分析 | 第18-19页 |
| ·实验系统三级结构设计 | 第19-23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于云-神经网络和案例推理的加热燃烧过程建模 | 第24-43页 |
| ·炼焦加热燃烧模型 | 第24-27页 |
| ·基于云-神经网络的案例库分类 | 第27-33页 |
| ·云-神经网络分类模型 | 第27-31页 |
| ·多属性模糊规则的分类 | 第31-33页 |
| ·基于案例推理的加热燃烧模型 | 第33-40页 |
| ·案例表示 | 第34-35页 |
| ·案例检索和相似度算法 | 第35-38页 |
| ·案例修正和案例校验 | 第38-39页 |
| ·案例学习和案例库的维护 | 第39-40页 |
| ·模型测试结果分析 | 第40-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第四章 实验系统的实现 | 第43-58页 |
| ·实验系统三级结构实现 | 第43-47页 |
| ·底层基础自动化层 | 第43-45页 |
| ·中层过程控制优化层 | 第45-46页 |
| ·上层综合生产目标优化与集中监视层 | 第46-47页 |
| ·加热燃烧模型软件功能结构 | 第47-49页 |
| ·加热燃烧模型软件实现 | 第49-54页 |
| ·程序主线程 | 第49-50页 |
| ·云-神经网络模块 | 第50-52页 |
| ·案例推理模块 | 第52-53页 |
| ·通讯模块 | 第53-54页 |
| ·加热燃烧模型运行情况 | 第54-55页 |
| ·针对加热燃烧模型的实验过程 | 第55-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 第五章 结论与展望 | 第58-60页 |
| ·结论 | 第58-59页 |
| ·展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第65页 |