基于神经网络煤灰熔融温度预测系统的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-16页 |
| 引言 | 第16-17页 |
| 1 文献综述 | 第17-27页 |
| ·气流床气化技术 | 第17页 |
| ·煤灰熔融特性的研究 | 第17-22页 |
| ·煤灰的化学组成对煤灰熔融特性的影响 | 第17-21页 |
| ·煤灰矿物组成对煤灰熔融特性的影响 | 第21-22页 |
| ·煤灰熔融温度预测的研究 | 第22-24页 |
| ·利用经验公式预测的研究 | 第22-23页 |
| ·利用神经网络预测的研究 | 第23-24页 |
| ·煤灰熔融温度预测系统的研究现状 | 第24-25页 |
| ·研究内容 | 第25-27页 |
| 2 实验部分 | 第27-29页 |
| ·实验原料 | 第27页 |
| ·样品测试 | 第27-28页 |
| ·煤灰熔融温度测定 | 第27页 |
| ·煤灰灰成分分析 | 第27-28页 |
| ·样品数据分析 | 第28-29页 |
| 3 网络模型的建立 | 第29-41页 |
| ·灰色关联分析 | 第29-31页 |
| ·广义回归神经网络 | 第31-33页 |
| ·网络模型的建立 | 第33-41页 |
| ·高硅铝煤灰流动温度预测 | 第34-35页 |
| ·中高硅铝煤灰流动温度预测 | 第35-36页 |
| ·中硅铝煤灰熔融温度预测 | 第36-37页 |
| ·中低硅铝煤灰熔融温度预测 | 第37-39页 |
| ·低硅铝煤灰熔融温度预测 | 第39-41页 |
| 4 预测系统的设计与实现 | 第41-63页 |
| ·开发工具简介 | 第41-46页 |
| ·创建数据库 | 第46-50页 |
| ·模块的功能与设计 | 第50-63页 |
| ·登录界面 | 第51-52页 |
| ·煤质数据库管理 | 第52-57页 |
| ·煤灰流动温度预测 | 第57-63页 |
| 5 系统应用 | 第63-73页 |
| ·系统登录 | 第63-65页 |
| ·煤质管理 | 第65-69页 |
| ·煤灰流动温度预测 | 第69-73页 |
| 结论 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 附录：作者简介及读研期间主要科研成果 | 第83页 |
