模糊推理在MBR膜通量仿真中的研究



模糊推理在MBR膜通量仿真中的研究

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模糊推理在MBR膜通量仿真中的研究

论文目录
学位论文主要创新点	第1-4页
摘要	第4-5页
Abstract	第5-8页
第一章绪论	第8-18页
· 膜生物反应器概述	第8-15页
· 膜生物反应器的研究现状	第8-10页
· 膜生物反应器的原理	第10-12页
· 微生物过程	第11页
· 膜传质过程	第11页
· 浓差极化现象	第11-12页
· 膜生物反应器的分类和特点	第12-14页
· 膜生物反应器的优点及存在的问题	第14-15页
· 课题研究条件	第15-16页
· 研究内容、目的和意义	第16-17页
· 本文研究内容	第16页
· 研究目的和意义	第16-17页
· 论文结构安排	第17-18页
第二章 MBR膜污染机理研究	第18-26页
· 膜污染的形成	第18-19页
· 膜污染的分类	第19页
· 影响膜污染的因素	第19-21页
· 膜自身性质的影响	第19-20页
· 料液特性的影响	第20页
· 污泥混合液组分的影响	第20-21页
· 操作条件的影响	第21页
· 膜污染的控制	第21-23页
· 膜污染防控方法	第21-22页
· 膜清洗方法	第22-23页
· 膜污染的研究现状	第23-24页
· 本章小节	第24-26页
第三章基于模糊推理的MBR预测模型	第26-38页
· 模糊推理概述	第26-32页
· 模糊推理系统简介	第26-27页
· 模糊集合	第27-28页
· 模糊集合上的运算	第28-29页
· 模糊规则库	第29-31页
· 模糊规则与模糊规则库	第29-30页
· 模糊规则库的一致性	第30页
· 模糊规则库的完备性	第30-31页
· 解模糊化	第31-32页
· MBR的模糊推理模型的建立	第32-35页
· PCA方法进行模型输入参数选取	第32-33页
· 确定输入向量的隶属函数	第33-35页
· 在MATLAB环境下进行模拟仿真	第35-36页
· 本章小结	第36-38页
第四章应用实时学习算法优化MBR膜污染预测模型参数	第38-48页
· 用梯度下降法优化系统参数	第38-43页
· 将冗余模糊规则进行修剪	第39-41页
· 系统参数优化	第41-43页
· 改进的基于梯度的实时学习算法	第43-44页
· 改进的基于梯度的实时学习算法对于MBR仿真模型的预测	第44-46页
· 本章小结	第46-48页
第五章应用自适应方法优化MBR膜污染模型结构	第48-60页
· 基于Mamdani系统的函数逼近	第48-52页
· Mamdani模糊推理系统	第48页
· 简化Mamdani模糊推理系统	第48-49页
· 基于Mamdani模糊推理系统的函数逼近	第49-52页
· 基于归一化方差信息的自适应方法	第52-58页
· 基于改进的基于梯度的实时学习算法的参数优化	第52-55页
· 确定合适的隶属函数配置以及对输入变量进行评价	第55-58页
· 仿真结果分析	第58-59页
· 本章小结	第59-60页
第六章总结和展望	第60-62页
参考文献	第62-66页
发表论文及科研情况	第66-68页
致谢	第68页

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