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造纸废水A~2/O生化处理过程中神经网络软测量模型的研究与应用

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造纸废水A~2/O生化处理过程中神经网络软测量模型的研究与应用
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-10页
目录第10-13页
第一章 绪论第13-22页
  · 本课题的研究背景及意义第13-14页
  · 软测量技术在废水处理中的应用现状第14-20页
    · 神经网络模型在废水处理软测量中的应用第15-17页
    · 遗传神经网络模型在废水处理软测量中的应用第17-19页
    · 模糊神经网络模型在废水处理软测量中的应用第19-20页
  · 本论文的研究内容及技术路线第20-22页
    · 本论文的研究内容第20-21页
    · 本论文的技术路线第21-22页
第二章 实验室造纸废水处理自动控制系统的设计第22-34页
  · 造纸废水 A~2/O 处理系统第22-24页
    · A~2/O 工艺原理及特点第22-23页
    · 造纸废水 A~2/O 处理系统简介第23-24页
  · 造纸废水处理自动控制系统硬件构架第24-28页
    · 造纸废水处理自动控制系统的硬件构成第24-25页
    · 造纸废水处理自动控制系统的设备配置第25-28页
  · 造纸废水处理自动控制系统软件构架第28-33页
    · STEP7-Micro/WIN32 编程软件第28-29页
    · MCGS 软件的组态第29-33页
  · 本章小结第33-34页
第三章 基于神经网络和遗传神经网络的出水水质软测量研究第34-59页
  · 神经网络理论第34-37页
    · BP 神经网络结构第35页
    · BP 算法的数学描述第35-37页
  · 神经网络软测量模型的构建和优化第37-45页
    · 数据的获取第37-38页
    · BP 神经网络结构和训练算法的确定第38-42页
    · 遗传算法对 BP 神经网络的优化第42-44页
    · 软测量模型性能评价指标第44-45页
  · A~2/O 出水 COD 的软测量第45-51页
    · 出水 COD 神经网络软测量模型结构和算法的确定第45-48页
    · 出水 COD 神经网络软测量模型第48-49页
    · 出水 COD 遗传神经网络软测量模型第49-51页
  · A~2/O 出水氨氮的软测量第51-57页
    · 出水氨氮的神经网络软测量模型结构和算法的确定第51-54页
    · 出水氨氮神经网络软测量模型第54-55页
    · 出水氨氮遗传神经网络软测量模型第55-57页
  · 本章小结第57-59页
第四章 基于自适应模糊神经网络的出水水质软测量模型研究第59-76页
  · 软测量模型结构及算法的确定第59-66页
    · 数据的获取与预处理第59-60页
    · 自适应模糊聚类算法第60-62页
    · 自适应模糊神经网络的结构及算法第62-64页
    · 自适应模糊神经网络软测量模型结构和参数的确定第64-66页
  · A~2/O 出水 COD 的软测量第66-71页
    · 出水 COD 自适应模糊神经网络软测量模型第66-69页
    · 出水 COD 遗传神经网络软测量模型第69-70页
    · 软测量模型分析比较第70-71页
  · A~2/O 出水氨氮的软测量第71-75页
    · 出水氨氮自适应模糊神经网络软测量模型第71-73页
    · 出水氨氮遗传神经网络软测量模型第73-74页
    · 软测量模型分析比较第74-75页
  · 本章小结第75-76页
第五章 基于自适应模糊神经网络软测量模型的溶解氧智能优化控制系统第76-90页
  · 溶解氧控制方案第76-77页
  · 造纸废水处理出水 COD 预测模型第77-82页
    · 样本数据的获取第77-78页
    · 样本数据的预处理第78-80页
    · 预测模型的构建及仿真第80-82页
  · 造纸废水处理溶解氧控制模型第82-85页
    · 溶解氧控制数学模型第82页
    · 溶解氧模糊控制器的构建第82-85页
  · MCGS 下实现溶解氧的智能优化控制第85-87页
    · MCGS 与 MATLAB 数据通信的实现第85-87页
    · MGCS 运行环境第87页
  · 控制效果分析第87-89页
  · 本章小结第89-90页
结论与展望第90-93页
参考文献第93-100页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第100-101页
致谢第101-102页
附件第102页

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