| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 课题的背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 浸出过程建模与校正研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 模型移植理论的发展现状 | 第13-15页 |
| 1.4 过程监测方法研究现状 | 第15-19页 |
| 1.5 本文主要工作 | 第19-20页 |
| 第2章 浸出过程模型与偏最小二乘建模方法研究 | 第20-34页 |
| 2.1 浸出过程概述 | 第20-22页 |
| 2.2 钴矿浸出过程机理模型 | 第22-24页 |
| 2.3 影响钴矿浸出率的因素 | 第24-29页 |
| 2.4 偏最小二乘建模方法(PLS)及其在浸出过程中的应用研究 | 第29-33页 |
| 2.4.1 PLS基本算法 | 第29-31页 |
| 2.4.2 基于PLS的浸出率预测模型 | 第31-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于主元分析的浸出率预测模型监测方法研究 | 第34-50页 |
| 3.1 主元分析监测理论 | 第34-41页 |
| 3.1.1 主元分析基本理论 | 第34-38页 |
| 3.1.2 基于主元分析的监测理论 | 第38-41页 |
| 3.2 浸出率预测模型监测变量的选取 | 第41-44页 |
| 3.3 浸出率预测模型监测结果分析 | 第44-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第4章 基于监测与案例的浸出率预测模型校正方法研究 | 第50-68页 |
| 4.1 基于模型误差与基于PCA模型监测的校正结果分析 | 第50-51页 |
| 4.2 基于监测与案例的浸出率预测模型校正方法的基本思想 | 第51-53页 |
| 4.3 基于案例的决策技术 | 第53-54页 |
| 4.4 决策案例的表示形式 | 第54-58页 |
| 4.5 基于监测与案例的浸出率预测模型校正方法的实现 | 第58-64页 |
| 4.5.1 基于监测的浸出率预测模型校正方法的实现 | 第58-62页 |
| 4.5.2 基于案例的浸出率预测模型校正方法的实现 | 第62-64页 |
| 4.6 仿真研究 | 第64-67页 |
| 4.7 本章小结 | 第67-68页 |
| 第5章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
