基于神经网络的转炉炼钢终点控制模型的研究



基于神经网络的转炉炼钢终点控制模型的研究

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基于神经网络的转炉炼钢终点控制模型的研究

论文目录
摘要	第1-6 页
Abstract	第6-11 页
1 绪论	第11-21 页
· 课题研究的背景与意义	第11 页
· 转炉炼钢工艺过程	第11-13 页
· 转炉炼钢终点控制技术的现状	第13-17 页
· 转炉炼钢过程自动化的发展	第13-14 页
· 终点控制技术	第14-15 页
· 终点控制模型	第15-17 页
· 神经网络技术在转炉炼钢终点控制中的应用	第17-19 页
· 基于BP网的建模方式	第17-18 页
· 基于 RBF神经网络的终点预报	第18 页
· 神经网络与其它智能方法的融合	第18 页
· 应用专家系统的动态吹炼模型	第18-19 页
· 本文主要工作	第19-21 页
2 神经网络建模技术	第21-35 页
· 基于神经网络的建模原理	第21-22 页
· BP神经网络简介	第22-27 页
· BP网络结构	第22-23 页
· 隐层的设计	第23-24 页
· BP网络权值调整	第24-26 页
· BP学习算法的计算步骤	第26 页
· BP网的不足及改进	第26-27 页
· 神经网络控制模型	第27-34 页
· 正向建模	第27-28 页
· 直接逆向建模	第28-29 页
· 正-逆系统建模	第29-30 页
· 神经网络内模控制器逆系统的建模	第30-33 页
· 基于 BP网络的自校正内模控制	第33-34 页
· 小结	第34-35 页
3 转炉炼钢终点预测模型	第35-50 页
· 非线性模型	第35-42 页
· 线性回归模型及其矩阵表示	第35-37 页
· 预报模型	第37-39 页
· 仿真研究	第39-42 页
· RBF预测模型	第42-47 页
· RBF网络结构	第42-43 页
· RBF网络中心的选取	第43-44 页
· RBF网络权值调整	第44-45 页
· 模型结构	第45 页
· 训练样本标准化处理	第45-46 页
· 仿真研究	第46-47 页
· 小结	第47-50 页
4 转炉炼钢终点控制模型	第50-56 页
· 转炉炼钢终点控制系统	第50-51 页
· 转炉炼钢终点控制逆模型	第51-54 页
· 补吹氧量控制模型	第51 页
· 加入冷却剂量控制模型	第51-54 页
· 仿真研究	第54-55 页
· 小结	第55-56 页
5 结论	第56-57 页
参考文献	第57-60 页
在学研究成果	第60-61 页
致谢	第61 页

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