转炉炼钢专家系统预测模型的研究与应用



转炉炼钢专家系统预测模型的研究与应用

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转炉炼钢专家系统预测模型的研究与应用

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章引言	第9-15页
· 课题研究背景	第9页
· 课题研究目的和意义	第9-10页
· 课题国内外研究现状	第10-13页
· 静态控制模型的研究现状	第10-12页
· 动态控制模型的研究现状	第12-13页
· 课题的预期目标	第13页
· 论文的主要工作	第13-14页
· 论文的结构	第14-15页
第2章转炉炼钢预测模型的基本知识和理论	第15-20页
· 理论模型	第15-17页
· 增量回归分析模型	第17页
· RBF 神经网络模型	第17-19页
· 本章小结	第19-20页
第3章专家系统预测模型的建立	第20-32页
· 理论模型的改进	第20-22页
· 增量回归分析模型的改进	第22-24页
· 基于最小生成树聚类的 RBF 神经网络预测模型	第24-26页
· 最小生成树聚类算法	第24-25页
· 基于最小生成树聚类的 RBF 神经网络算法	第25-26页
· 复合预测模型的建立	第26-27页
· 模型的评测	第27-31页
· 本章小结	第31-32页
第4章专家系统预测模型的实现	第32-53页
· 系统的需求分析	第32-33页
· 硬件要求	第32页
· 软件要求	第32-33页
· 接口	第33页
· 非功能需求	第33页
· 系统的总体框架	第33-34页
· 系统的功能模块	第34-35页
· 数据库设计	第35-45页
· 数据库系统的需求分析	第35-36页
· 概念结构设计	第36-37页
· 逻辑结构设计	第37-38页
· 物理结构设计	第38-45页
· 配置文件的设计	第45-46页
· 系统的类图	第46-49页
· 类之间的关系	第46-48页
· 类功能描述	第48-49页
· 系统实现	第49-51页
· 系统运行结果	第51-52页
· 本章小结	第52-53页
结束语	第53-55页
参考文献	第55-58页
附录A 理论模型整理的方程	第58-62页
附录· 整理后的石灰加入量方程	第58-59页
附录· 整理后的轻烧白云石加入量方程	第59-60页
附录· 整理后的热平衡方程	第60-62页
附录B 部分代码	第62-78页
附录· 样本自选择回归分析模型的主要函数的代码	第62-63页
附录· 最小生成树聚类算法主要代码	第63-66页
附录· RBF 神经网络模型的主要代码	第66-71页
附录· 系统后台进程入口函数代码	第71-78页
在学研究成果	第78-79页
致谢	第79 页

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