氧化铝生产过程苛性比值与溶出率智能集成预测模型研究

第一章 绪论	第1-14页
·课题的来源及意义	第7-8页
·氧化铝生产工艺简介	第8-10页
·智能集成建模研究现状	第10-11页
·研究内容和方法	第11-13页
·论文结构	第13-14页
第二章 氧化铝高压溶出过程的机理分析及建模	第14-24页
·高压溶出过程	第14-16页
·苛性比值与溶出率	第16-17页
·高压溶出过程主要化学反应	第17-18页
·影响苛性比值与溶出率的因素分析	第18-20页
·苛性比值与溶出率机理模型	第20-24页
第三章 机理模型与神经网络集成模型	第24-41页
·数据预处理	第24-30页
·输入数据集降维处理	第24-29页
·输入数据的校正	第29-30页
·苛性比值与溶出率神经网络预测模型	第30-38页
·神经网络特点	第30-31页
·多神经网络结构设计	第31-33页
·多神经网络的训练	第33-38页
·机理模型与神经网络的集成	第38-39页
·仿真结果	第39-41页
第四章 基于聚类分析的苛性比值与溶出率匹配模型	第41-49页
·预测参数样本集的聚类方法	第41-45页
·苛性比值与溶出率匹配模型	第45-47页
·实验结果	第47-49页
第五章 苛性比值与溶出率智能集成预测模型	第49-58页
·智能集成模型框架	第49-50页
·智能协调器	第50-52页
·模型修正	第52-53页
·仿真结果	第53-54页
·现场运行结果与分析	第54-58页
第六章 结论与展望	第58-60页
参考文献	第60-63页
致谢	第63-64页
攻读学位期间主要研究成果	第64页