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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--基于高斯过程的高炉炼铁过程辨识与预测
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基于高斯过程的高炉炼铁过程辨识与预测
 
     论文目录
 
致谢第5-6页
摘要第6-8页
Abstract第8-10页
第一章 绪论第14-24页
    1.1 论文研究背景、目的和意义第14-16页
    1.2 国外内研究现状和进展第16-21页
    1.3 本文研究内容第21-24页
第二章 高斯过程第24-40页
    2.1 贝叶斯分析第24-27页
        2.1.1 贝叶斯统计推断和决定理论第24-26页
        2.1.2 贝叶斯回归模型第26-27页
    2.2 高斯过程模型第27-33页
        2.2.1 高斯过程第28-30页
        2.2.2 协方差函数第30-33页
    2.3 模型的参数第33-36页
        2.3.1 蒙特卡罗方法第33-34页
        2.3.2 极大似然估计第34-36页
    2.4 近似算法第36-37页
        2.4.1 拉普拉斯近似第36-37页
        2.4.2 期望传播法第37页
        2.4.3 变分法第37页
    2.5 似然函数第37-39页
    2.6 均值函数第39-40页
第三章 基于高斯过程的高炉炼铁过程建模第40-54页
    3.1 高炉冶炼基本原理第40-42页
    3.2 高炉专家系统与数学模型第42-45页
    3.3 高炉炼铁过程模型第45-48页
        3.3.1 数据第45-46页
        3.3.2 高炉炼铁过程模型第46-48页
    3.4 基于高斯过程模型的高炉炼铁过程建模第48-53页
        3.4.1 均值函数与协方差函数第48-49页
        3.4.2 评价标准第49-50页
        3.4.3 仿真结果第50-53页
    3.5 本章小结第53-54页
第四章 基于子高斯过程的高炉炼铁过程建模第54-78页
    4.1 子高斯过程模型第54-61页
        4.1.1 子高斯过程第54-58页
        4.1.2 与其他模型之间的联系第58-61页
    4.2 基于趋势信息的子高斯过程第61-64页
        4.2.1 趋势信息与分类准则第61-63页
        4.2.2 2类子过程与4类子过程第63-64页
    4.3 基于子高斯过程的高炉铁水硅质量分数预测模型第64-75页
        4.3.1 莱钢数据仿真结果第65-69页
        4.3.2 包钢数据仿真结果第69-73页
        4.3.3 仿真结果比较与分析第73-75页
    4.4 本章小结第75-78页
第五章 带有噪声模型的高炉炼铁过程炉温预测模型第78-96页
    5.1 基于鲁棒高斯过程回归模型的高炉炉温预测模型第78-89页
        5.1.1 鲁棒高斯过程模型第79-85页
        5.1.2 仿真与分析第85-89页
    5.2 基于残差序列模型的高炉炉温预测模型第89-95页
        5.2.1 基于残差序列模型的高炉炉温预测模型第89-90页
        5.2.2 仿真与分析第90-95页
    5.3 本章小结第95-96页
第六章 基于高斯过程分类的高炉炉温趋势预测模型第96-124页
    6.1 基于高斯过程2分类的炉温变化趋势预测模型第97-109页
        6.1.1 高斯过程2分类模型第97-101页
        6.1.2 仿真与分析第101-109页
    6.2 基于高斯过程多分类的炉温变化幅度预测模型第109-122页
        6.2.1 高斯过程多分类模型第109-111页
        6.2.2 仿真与分析第111-122页
    6.3 本章小结第122-124页
第七章 结论与展望第124-128页
    7.1 论文的主要研究结论第124-126页
    7.2 后续研究展望第126-128页
参考文献第128-138页
附录第138-154页
攻读博士学位期间完成的论文第154页

 
 
论文编号BS3494033,这篇论文共154
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