声明
摘要
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 糖厂澄清过程预测建模与优化现状
1.2.1 亚硫酸法糖厂澄清过程的特点
1.2.2 澄清过程预测建模研究现状
1.2.3 澄清过程优化方法研究现状
1.3 糖厂澄清过程若干问题分析
1.4 优化设定与案例推理方法简介
1.5 本论文的研究内容与论文结构
第二章 澄清过程建模与优化方法原理
2.1 引言
2.2 小波神经网络
2.2.1 小波神经网络简介
2.2.2 小波神经网络特点
2.2.3 小波神经网络结构形式
2.2.4 小波神经网络学习算法
2.3 多目标优化算法及其求解方法
2.3.1 优化算法概述
2.3.2 多目标优化算法
2.3.3 多目标优化问题的求解
2.3.4 粒子群多目标优化算法
2.4 本章小结
第三章 亚硫酸法糖厂澄清过程工艺指标预测建模
3.1 引言
3.2 亚法澄清过程工艺流程
3.3 基于WNN的澄清过程工艺指标预测模型及其仿真
3.3.1 预测模型的结构
3.3.2 数据采集以及数据预处理
3.3.3 基于WNN的预测模型的建立及其仿真
3.4 基于BP神经网络的澄清过程工艺指标预测模型及其仿真
3.5 本章小结
第四章 糖厂澄清过程智能优化设定方法
4.1 引言
4.2 CBR方法的基本原理
4.3 澄清过程的优化策略
4.4 基于粒子群算法c的澄清过程优化模型
4.5 基于CBR的澄清过程优化操作指导方法
4.5.1 澄清过程的案例表示
4.5.2 案例检索与重用
4.5.3 案例评价与修正
4.6 优化算法与监控系统的集成方法
4.6.1 CBR方法实现的基本思路
4.6.2 优化主机与监控上位机的通信
4.6.3 算法的嵌入与软件之间的通信
4.7 本章小结
第五章 结论与展望
5.1 论文总结
5.2 存在问题与进一步的研究工作
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间完成的学术论文