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人工智能技术在分离过程综合中的应用研究

中文摘要第1-5页
英文摘要第5-7页
致谢第7-11页
1.过程综合与人工智能技术第11-24页
   ·过程综合第11-12页
   ·人工智能技术——专家系统第12-16页
     ·专家系统的沿革第12-13页
     ·知识工程第13-14页
     ·推理机制第14-16页
     ·专家系统类型第16页
     ·化工专家系统研究进展与现状第16页
   ·分离过程综合第16-21页
     ·问题的定义第16-19页
     ·问题的分解第19-20页
     ·选择型问题求解现状第20-21页
     ·分离序列综合方法进展第21页
   ·本研究的目的与范围第21-23页
   ·小结第23-24页
2.选择型问题的系统化求解方法第24-45页
   ·选择型问题第24-25页
   ·选择型问题的分解与知识结构模型第25-33页
     ·事实与规则第26-27页
     ·与选择型问题有关的知识第27-28页
     ·选择型问题求解空间的分解第28-30页
     ·层次结构模型第30-31页
     ·对象-特性关系模型第31-33页
   ·选择型专家系统设计方法第33-37页
     ·选择型专家系统结构第33-35页
     ·规则和事实的内部存储形式第35-36页
     ·选择规则存放法则第36页
     ·推理机第36-37页
     ·系统询问方式第37页
   ·自答系统第37-39页
     ·经验规则与数据第38页
     ·经验式第38-39页
   ·模糊术语的处理方法第39-44页
     ·模糊集理论第40页
     ·模糊术语的定量化第40-44页
   ·小结第44-45页
3.系统合成型问题的智能求解方法第45-58页
   ·系统合成型问题第45-46页
   ·与分离点排序(分离序列合成)有关的知识第46-48页
   ·探试法则的分类与结构关系第48-49页
   ·探试法则的产生式表达第49-51页
   ·产生式规则不确定性的模糊模型第51-55页
     ·相对纯度要求较高(F2)第52页
     ·相对流量较大(F3)第52-53页
     ·相对较易分离(F4)第53页
     ·分离点上、下轻重组分摩尔分数之和非常接近(F5)第53-55页
   ·推理机制与系统结构第55-57页
   ·小结第57-58页
4.基于知识的分离流程调优与热集成方法第58-65页
   ·基于知识的分离流程调优方法第58-63页
     ·分离流程调优方法第58页
     ·调优规则第58-61页
     ·调优策略第61页
     ·调优规则限用判据第61-62页
     ·成本评价因子第62-63页
     ·调优推理机制第63页
   ·分离流程热集成第63-64页
   ·小结第64-65页
5.分离过程综合专家系统SEPSES第65-80页
   ·SEPSES系统功能及特点第65-66页
   ·SEPSES系统结构第66-72页
     ·SEPSES主模块第66-67页
     ·INPUT_INF模块第67-68页
     ·IDENTITY模块第68-69页
     ·SELECT模块第69-70页
     ·SYN_FL模块第70-71页
     ·EVOL模块第71-72页
   ·SEPSES内部信息管理第72页
   ·SEPSES与PPDB的集成第72-73页
   ·系统应用实例第73-79页
   ·小结第79-80页
6 结论与进一步工作设想第80-82页
   ·结论第80-81页
   ·进一步工作设想第81-82页
参考文献第82-86页
最新发表物第86页

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