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井下铁矿石品位的测量与研究
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井下铁矿石品位的测量与研究
论文目录
 
摘要第4-5页
Abstract第5-8页
第1章 绪论第8-13页
　　1.1 课题的研究背景第8-9页
　　1.2 课题的研究历史与现状第9-10页
　　1.3 课题来源及拟解决的关键问题第10-11页
　　1.4 课题研究的主要内容第11-12页
　　1.5 本章小结第12-13页
第2章 铁矿石品位分析方法第13-16页
　　2.1 与铁矿石品位相关的概念第13页
　　2.2 车载铁矿石品位分析相关方法第13-15页
　　2.3 课题研究目的和研究方法第15页
　　　　2.3.1 课题研究目的第15页
　　　　2.3.2 课题研究方法第15页
　　2.4 本章小结第15-16页
第3章 铁矿石重量和体积测量方法第16-28页
　　3.1 重量测量方法第16-17页
　　3.2 体积测量方法第17-25页
　　　　3.2.1 激光扫描仪概述第17-18页
　　　　3.2.2 ROD4 plus激光扫描仪参数第18页
　　　　3.2.3 ROD4 plus激光扫描仪应用原理及功能第18-19页
　　　　3.2.4 ROD4 plus激光扫描仪的安装第19-20页
　　　　3.2.5 Y1到Y4的连接功能第20-21页
　　　　3.2.6 Y1连接件的连接器分配第21-22页
　　　　3.2.7 Y2连接件的连接器分配（以太网）第22-23页
　　　　3.2.8 ROD4 plus编程接第23-24页
　　　　3.2.9 接.的工作代码第24-25页
　　3.3 体积的计算第25-27页
　　3.4 本章小结第27-28页
第4章 基于MATLAB的车载矿石块矿比分析研究第28-38页
　　4.1 MATLAB概述第28页
　　4.2 车载铁矿石的三维网线图分析第28-33页
　　　　4.2.1 MATLAB的三维绘图功能第28-30页
　　　　4.2.2 扫描仪的数据处理第30-31页
　　　　4.2.3 车载铁矿石的三维网线图绘制第31-33页
　　4.3 车载铁矿石的块矿比分析第33-37页
　　　　4.3.1 分析模型第33-34页
　　　　4.3.2 小方块面积计算第34-36页
　　　　4.3.3 仿真计算及分析比较第36-37页
　　4.4 本章小结第37-38页
第5章 基于BP神经网络的车载铁矿石品位的仿真第38-65页
　　5.1 神经网络概述第38-40页
　　　　5.1.1 神经网络发展历史第38-39页
　　　　5.1.2 神经网络的定义第39-40页
　　5.2 人工神经网络的特征第40-42页
　　　　5.2.1 神经网络性能特点第40-41页
　　　　5.2.2 神经网络能力特点第41-42页
　　　　5.2.3 神经网络结构特点第42页
　　　　5.2.4 神经网络实现方式第42页
　　5.3 神经网络信息处理原理与连接框架第42-43页
　　　　5.3.1 神经网络信息处理基本原理第42-43页
　　　　5.3.2 神经网络连接框架第43页
　　5.4 神经网络的类型、学习类型与规则第43-47页
　　5.5 BP神经网络概念第47-49页
　　5.6 BP神经网络建模与仿真第49-64页
　　　　5.6.1 BP神经网络的建模第49-52页
　　　　5.6.2 车载铁矿石品位的仿真第52-64页
　　　　5.6.3 结果分析第64页
　　5.7 本章小结第64-65页
第6章 总结与展望第65-67页
　　6.1 总结第65-66页
　　6.2 展望第66-67页
致谢第67-68页
参考文献第68-70页
附录：攻读硕士学位期间公开发表的论文第70页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。
 
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