| 中文摘要 | 第4-5页 |
| 英文摘要 | 第5页 |
| 1 绪论 | 第10-23页 |
| 1．1 引言 | 第10-11页 |
| 1．2 高炉冶炼生产及其特点 | 第11-12页 |
| 1．2．1 高炉冶炼生产概论 | 第11页 |
| 1．2．2 高炉冶炼过程特点 | 第11-12页 |
| 1．3 高炉铁水硅含量检测、控制的传统方法 | 第12-15页 |
| 1．3．1 高炉铁水硅含量的人工检测法 | 第12页 |
| 1．3．2 高炉铁水硅含量预报的数学模型方法 | 第12-15页 |
| 1．3．3 炉热预测传统模型的局限性 | 第15页 |
| 1．4 人工智能模型在冶金工业中应用的现状 | 第15-20页 |
| 1．4．1 国外炉热控制人工智能模型开发和应用情况 | 第15-18页 |
| 1．4．2 国内炉热控制人工智能模型开发和应用情况 | 第18-20页 |
| 1．5 课题研究背景和研究内容 | 第20-23页 |
| 1．5．1 课题的研究背景 | 第20-21页 |
| 1．5．2 课题的研究内容 | 第21-23页 |
| 2 人工神经网络、专家系统原理 | 第23-37页 |
| 2．1 人工智能发展状况 | 第23页 |
| 2．2 人工神经网络基本原理 | 第23-26页 |
| 2．2．1 神经网络输入输出间的关系模型 | 第24-25页 |
| 2．2．2 神经网络的基本特性 | 第25页 |
| 2．2．3 神经网络中的学习问题 | 第25-26页 |
| 2．3 BP网络学习算法 | 第26-32页 |
| 2．3．1 BP网络学习算法 | 第26-27页 |
| 2．3．2 BP网络算法推导 | 第27-30页 |
| 2．3．3 BP网络算法步骤 | 第30-31页 |
| 2．3．4 BP网络算法流程图 | 第31页 |
| 2．3．5 BP网络算法的改进 | 第31-32页 |
| 2．4 专家系统基本原理 | 第32-37页 |
| 2．4．1 专家系统的特点 | 第33页 |
| 2．4．2 专家系统的主要组成 | 第33-34页 |
| 2．4．3 专家系统问题求解过程 | 第34页 |
| 2．4．4 专家系统的建造步骤 | 第34-37页 |
| 3 高炉铁水硅含量影响因素分析 | 第37-41页 |
| 3．1 硅还原的机理与途径 | 第37-38页 |
| 3．2 理论分析硅还原影响因素 | 第38-39页 |
| 3．3 铁水中硅的再氧化 | 第39页 |
| 3．4 高炉铁水硅含量影响因素的初步确定 | 第39-41页 |
| 4 系统软件的模块化设计及开发原则 | 第41-44页 |
| 4．1 系统软件性能要求及开发原则 | 第41-42页 |
| 4．1．1 系统软件性能要求 | 第41页 |
| 4．1．2 系统软件的开发原则 | 第41-42页 |
| 4．2 系统软件功能模块设计 | 第42-44页 |
| 5 铁水硅含量预报神经网络模型设计 | 第44-57页 |
| 5．1 Matlab程序设计语言简介 | 第44-45页 |
| 5．1．1 Matlab程序设计语言 | 第44页 |
| 5．1．2 Matlab中BP神经网络的实现 | 第44-45页 |
| 5．2 神经网络学习数据的处理 | 第45-50页 |
| 5．2．1 神经网络建模参数的确定 | 第45-49页 |
| 5．2．2 神经网络训练样本的选择 | 第49页 |
| 5．2．3 神经网络训练样本的归一化处理 | 第49-50页 |
| 5．3 高炉铁水硅含量预报神经网络的建立 | 第50-57页 |
| 5．3．1 高炉铁水硅预报神经网络的选型 | 第50-51页 |
| 5．3．2 采用Matlab编写高炉铁水硅含量预报神经网络 | 第51-56页 |
| 5．3．3 高炉铁水硅含量预报BP网络建模数据流程图 | 第56-57页 |
| 6 铁水硅含量控制专家系统模型设计 | 第57-66页 |
| 6．1 高炉铁水硅含量控制专家系统结构 | 第57页 |
| 6．2 高炉铁水硅含量控制领域知识的划分 | 第57-59页 |
| 6．3 专家系统知识的采集 | 第59-60页 |
| 6．4 专家系统知识的产生式规则表示 | 第60-61页 |
| 6．4．1 产生式规则 | 第60页 |
| 6．4．2 基本产生式系统 | 第60-61页 |
| 6．4．3 产生式系统的运行过程 | 第61页 |
| 6．5 专家系统的简化和控制数据的量化 | 第61-65页 |
| 6．6 专家系统运作的条件 | 第65-66页 |
| 7 系统的集成和人机交互界面的实现 | 第66-74页 |
| 7．1 系统软件的集成 | 第66-67页 |
| 7．1．1 ActiveX技术 | 第66页 |
| 7．1．2 ActiveX对象的创建 | 第66-67页 |
| 7．2 用户界面设计的基本原则 | 第67-68页 |
| 7．3 系统软件用户界面介绍 | 第68-73页 |
| 7．3．1 用户登录界面 | 第68页 |
| 7．3．2 人机交互主界面 | 第68-70页 |
| 7．3．3 系统管理员登录界面和用户管理界面 | 第70页 |
| 7．3．4 系统原始操作数据管理界面 | 第70-72页 |
| 7．3．5 数据库报表打印界面 | 第72-73页 |
| 7．4 系统帮助文档 | 第73-74页 |
| 8 系统软件离线运行实例及结果分析 | 第74-80页 |
| 8．1 预测神经网络的训练 | 第74-76页 |
| 8．2 铁水硅含量预报 | 第76-78页 |
| 8．3 专家系统操作指导 | 第78-80页 |
| 9 结论 | 第80-83页 |
| 9．1 结论 | 第80-81页 |
| 9．2 前景展望 | 第81-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-89页 |
| 附录: | 第89-91页 |
| A．重钢5高炉数据采样表 | 第89-90页 |
| B．专家系统经验采集表样表 | 第90-91页 |
| C．作者在攻读硕士学位期间发表论文目录 | 第91页 |
