| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·木材干燥窑参数检测技术的国内外研究现状及发展趋势 | 第12-13页 |
| ·木材干燥窑控制技术的研究现状及发展趋势 | 第13-14页 |
| ·论文主要研究内容 | 第14-15页 |
| ·论文结构安排 | 第15-16页 |
| 第2章 木材干燥控制技术 | 第16-21页 |
| ·木材干燥基本原理 | 第16页 |
| ·木材干燥基准及控制方法 | 第16-19页 |
| ·木材干燥基准类型 | 第16-17页 |
| ·木材干燥控制的影响因子 | 第17页 |
| ·木材干燥过程的控制方法 | 第17-19页 |
| ·木材干燥建模 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 深度学习 | 第21-29页 |
| ·深度学习的基本思想 | 第21-22页 |
| ·基于RBM的深度学习架构 | 第22-25页 |
| ·RBM的网络结构 | 第22-23页 |
| ·DBN的网络结构 | 第23-24页 |
| ·DBN的网络训练 | 第24-25页 |
| ·基于自编码器的深度学习架构 | 第25-26页 |
| ·深度学习的进展和应用现状 | 第26-28页 |
| ·深度学习的进展 | 第26-28页 |
| ·深度学习的应用现状 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 系统硬件设计 | 第29-35页 |
| ·系统总体硬件框架 | 第29页 |
| ·ARM平台外围电路设计 | 第29-30页 |
| ·温度检测电路设计 | 第30-31页 |
| ·相对湿度检测电路设计 | 第31-33页 |
| ·木材电阻率检测电路设计 | 第33页 |
| ·木材干燥窑反馈控制机制设计 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第5章 系统软件设计 | 第35-50页 |
| ·U-Boot分析与移植 | 第35-36页 |
| ·Linux系统内核分析与移植 | 第36-39页 |
| ·Linux系统内核启动过程分析 | 第36-37页 |
| ·Linux系统内核移植 | 第37-39页 |
| ·根文件系统的构建 | 第39-40页 |
| ·设备驱动程序设计 | 第40-47页 |
| ·总线设备驱动模型分析 | 第40-42页 |
| ·SPI总线设备驱动模型分析 | 第42-45页 |
| ·基于SPI总线设备驱动模型的Wi Fi驱动设备驱动 | 第45-46页 |
| ·基于SPI总线设备驱动模型的模数转换芯片驱动 | 第46-47页 |
| ·用户应用程序设计及实验结果分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第6章 算法改进及实验 | 第50-56页 |
| ·传统PID控制算法 | 第50-52页 |
| ·模拟PID控制算法 | 第50-51页 |
| ·数字PID控制算法 | 第51-52页 |
| ·PID控制算法的参数整定 | 第52页 |
| ·DBN-PID控制器设计 | 第52-54页 |
| ·实验结果及分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第7章 木材含水率软测量建模实验 | 第56-62页 |
| ·软测量建模方法 | 第56-57页 |
| ·机理建模 | 第56页 |
| ·数据驱动建模 | 第56-57页 |
| ·混合建模 | 第57页 |
| ·基于DBN的木材含水率软测量模型建立及训练 | 第57-58页 |
| ·基于DBN的木材含水率软测量模型预测实验 | 第58-61页 |
| ·实验样本的采集 | 第58-59页 |
| ·数据预处理 | 第59页 |
| ·实验结果与分析 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第8章 总结与展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 附录A | 第68-69页 |
| 附录B | 第69-70页 |
| 附录C | 第70页 |