| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-12页 |
| 图索引 | 第12-14页 |
| 表索引 | 第14-16页 |
| 缩略语与符号说明 | 第16-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-33页 |
| ·引言 | 第17-18页 |
| ·炼焦工艺简介 | 第18-21页 |
| ·煤的洗选 | 第18-19页 |
| ·配煤 | 第19页 |
| ·干燥和粉碎 | 第19-20页 |
| ·炭化室炼焦 | 第20页 |
| ·熄焦 | 第20-21页 |
| ·焦化产品 | 第21页 |
| ·焦炭质量(强度)预测的研究状况 | 第21-25页 |
| ·图、表形式的预测模型 | 第22-23页 |
| ·回归函数形式的预测模型 | 第23-25页 |
| ·配煤研究状况 | 第25-28页 |
| ·配煤炼焦的重要性 | 第25页 |
| ·配煤炼焦的方法 | 第25-27页 |
| ·优化配煤比方法 | 第27-28页 |
| ·论文研究内容及主要创新性工作 | 第28-30页 |
| ·论文各章节关系图 | 第30-33页 |
| 第二章 数学理论基础 | 第33-49页 |
| ·支持向量机 | 第33-40页 |
| ·支持向量机概述 | 第33-34页 |
| ·支持向量分类机(SVC) | 第34-37页 |
| ·支持向量回归机(SVR) | 第37-38页 |
| ·支持向量机的研究状况 | 第38-40页 |
| ·核主成分分析(KPCA) | 第40-43页 |
| ·核主成分分析概述 | 第40-41页 |
| ·核主成分分析的基本原理 | 第41-43页 |
| ·核主成分分析算法的描述 | 第43页 |
| ·思维进化算法(MEA) | 第43-49页 |
| ·思维进化算法概述 | 第43-45页 |
| ·思维进化算法的基本框架 | 第45-46页 |
| ·思维进化算法的描述 | 第46-49页 |
| 第三章 配合煤粘结指数G的预测模型 | 第49-67页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·配合煤粘结指数G | 第49-50页 |
| ·粘结指数G的加和性研究 | 第50-56页 |
| ·实验一 两种单煤配合后的结果 | 第50-52页 |
| ·实验二 五种单煤配合后的结果 | 第52-54页 |
| ·实验三 同一牌号单煤配合后的结果 | 第54-56页 |
| ·配合煤G预测模型的建立 | 第56-64页 |
| ·加和性模型 | 第57-58页 |
| ·增加V_(daf)指标的线性模型 | 第58-61页 |
| ·增加V_(daf)指标的非线性模型 | 第61-64页 |
| ·本章小结 | 第64-67页 |
| 第四章 基于支持向量回归机建立焦炭机械强度预测模型 | 第67-93页 |
| ·引言 | 第67页 |
| ·特征提取 | 第67-74页 |
| ·焦炭机械强度 | 第67-68页 |
| ·焦炭机械强度的影响因素 | 第68-70页 |
| ·基于KPCA提取特征 | 第70-74页 |
| ·SVR训练集的样本选择 | 第74-79页 |
| ·训练集的样本选择问题 | 第74-75页 |
| ·基于粒度的支持向量回归机样本选择方法 | 第75-79页 |
| ·确定SVR、核函数及相关参数 | 第79-84页 |
| ·ε-SVR中的相关参数 | 第79页 |
| ·核函数及相关参数 | 第79-80页 |
| ·基于MEA优化ε-SVR和核函数的参数 | 第80-84页 |
| ·建模实验的结果与结论 | 第84-90页 |
| ·实验中的数据说明 | 第84-85页 |
| ·预测模型的评价指标 | 第85页 |
| ·特征提取的实验结果与结论 | 第85-89页 |
| ·样本选择的实验结果与结论 | 第89-90页 |
| ·本章小结 | 第90-93页 |
| 第五章 基于思维进化算法的配煤比优化 | 第93-113页 |
| ·引言 | 第93页 |
| ·20kg铁桶试验 | 第93-100页 |
| ·配煤炼焦试验状况 | 第93-94页 |
| ·20kg铁桶试验的技术指标 | 第94-96页 |
| ·20kg铁桶试验的平行试验结果 | 第96-97页 |
| ·20kg铁桶试验焦炉与生产焦炉的相关性 | 第97-100页 |
| ·配煤比优化模型 | 第100-103页 |
| ·目标函数 | 第100-101页 |
| ·约束条件 | 第101-103页 |
| ·基于思维进化算法优化配煤比的实现 | 第103-104页 |
| ·以配合煤指标作为约束条件优化配比 | 第104-108页 |
| ·确定配合煤指标的约束 | 第104-105页 |
| ·配合煤硫分、灰分和挥发分的计算 | 第105-106页 |
| ·配合煤粘结指数G的计算 | 第106页 |
| ·思维进化算法优化配煤比的结果 | 第106-108页 |
| ·以焦炭指标作为约束条件优化配比 | 第108-112页 |
| ·确定焦炭指标的约束 | 第108-109页 |
| ·焦炭硫分和灰分的计算 | 第109页 |
| ·焦炭机械强度的计算 | 第109-110页 |
| ·思维进化算法优化配煤比的结果 | 第110-112页 |
| ·本章小结 | 第112-113页 |
| 第六章 结论与展望 | 第113-117页 |
| ·结论 | 第113-114页 |
| ·展望 | 第114-117页 |
| 参考文献 | 第117-129页 |
| 附录 | 第129-141页 |
| 致谢 | 第141-143页 |
| 攻读博士学位期间的论文与科研工作 | 第143页 |