声明
摘要
第1章绪论
1.1研究背景及研究意义
1.2高炉炼铁过程工艺描述
1.2.1高炉组成
1.2.2高炉出铁过程描述
1.3铁水质量参数相关概念
1.3.1铁水质量参数的基本概念
1.3.2铁水质量参数的作用
1.4高炉出铁过程复杂性分析
1.4.1高炉出铁过程变量分析
1.4.2高炉出铁过程复杂特性及建模难点分析
1.5铁水质量参数建模的国内外研究现状
1.5.1国内外研究现状
1.5.2存在的问题
1.6本文研究主要内容与论文结构
2.1引言
2.2随机权神经网络(RVFLNs)基本概念
2.2.1 RVFLNs的基本原理
2.2.2在线序贯随机权神经网络的基本原理
2.3鲁棒估计理论
2.3.1鲁棒估计原理
2.3.2 M估计算法概述
2.4本章小结
第3章基于Cauchy分布加权M估计的鲁棒RVFLNs铁水质量参数建模
3.1引言
3.2 M估计鲁棒随机权神经网络算法
3.2.1 M估计鲁棒随机权神经网络算法
3.2.2引入结构风险
3.2.3 M估计加权方法简介
3.2.4 Cauchy分布简介
3.2.5基于Cauchy分布加权M估计的鲁棒随机权神经网络
3.3鲁棒随机权神经网络铁水质量参数预测模型
3.3.1建模分析
3.3.2基于典型相关性分析的变量选择
3.3.3模型参数确定
3.3.4不同加权函数的模型实验
3.3.5多种鲁棒建模方法比较实验
3.4本章小结
第4章基于在线序贯学习的鲁棒RVFLNs铁水质量参数建模
4.1引言
4.2在线序贯学习鲁棒随机权神经网络
4.2.1在线序贯学习鲁棒随机权神经网络算法
4.2.2遗忘因子法消除“数据饱和”现象
4.2.3在线序贯学习鲁棒随机权神经网络算法优点
4.3在线序贯鲁棒随机权神经网络铁水质量参数预测模型
4.3.1建模分析
4.3.2模型实验
4.4本章小结
5.1论文总结
5.2工作展望
参考文献
致谢
硕士期间主要工作