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声明
第一章绪论
1.1研究背景及意义
1.2国内外研究现状和发展方向
1.2.1机器学习
1.2.2先进制造技术及其发展趋势
1.2.3机器学习在先进制造中的应用
1.3本文的研究内容
1.3.1基于归纳学习的知识化制造系统故障监测
1.3.2基于迭代学习的多周期随机需求生产/库存控制
1.3.3基于迭代学习的树形结构知识化制造系统的生产控制
1.3.4基于机械学习的知识化制造系统动态生产瓶颈分析
1.3.5基于神经网络的知识化制造系统产品价格预测
1.4本文的结构
第二章基于归纳学习的知识化制造系统故障监测
2.1引言
2.2故障监测信号的多维特征提取
2.3故障监测系统的自学习方法
2.4系统的故障监测方法
2.4.1故障监测原理
2.4.2误判概率的控制方法
2.5仿真实验与结果分析
2.6本章小结
第三章基于迭代学习的多周期随机需求生产/库存控制
3.1引言
3.2多周期随机需求生产/库存模型
3.3系统模型的费用函数
3.4迭代学习生产控制算法的设计
3.5仿真算例与分析
3.5本章小结
第四章基于迭代学习的树形结构知识化制造系统的生产控制
4.1引言
4.2制造系统的模型
4.3系统模型的控制策略及目标
4.4安全点向量的优化
4.4.1系统费用函数的仿真解法
4.4.2迭代学习优化方法
4.5计算实例与分析
4.6本章小结
第五章基于机械学习的知识化制造系统中动态生产瓶颈分析
5.1引言
5.2知识化制造系统网状模型
5.3知识化制造单元的缓冲区状态
5.3.1完备生产网络的生成方法
5.3.2知识化制造单元的缓冲区状态
5.4动态生产瓶颈分析的自学习方法
5.4.1缓冲区状态与生产瓶颈的联系
5.4.2自学习生产瓶颈分析方法
5.5计算实例与分析
5.6本章小结
第六章基于神经网络的知识化制造系统产品价格预测方法
6.1引言
6.2产品关联价格网模型
6.3产品价格变动分析
6.4基于关联价格子网的预测网络
6.5利用PFN对产品价格进行递推预测
6.6基于关联价格网预测方法的应用前景
6.7本章小结
第七章结论
7.1论文工作总结
7.2论文中有待进一步研究的问题
参考文献
作者简介
攻读博士学位期间发表、录用或已投出的学术论文及申请的国家发明专利
致谢