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基于深度学习的微波加热过程温度异常检测系统研发
 
     论文目录
 
中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第8-15页
    1.1 研究背景与意义第8-9页
    1.2 课题来源第9页
    1.3 国内外研究现状第9-11页
        1.3.1 微波加热控制技术研究现状第9-10页
        1.3.2 深度学习在控制领域的研究现状第10-11页
    1.4 课题目标第11-12页
    1.5 本文的主要研究内容和章节安排第12-15页
        1.5.1 主要研究内容第12页
        1.5.2 本文组织结构第12-13页
        1.5.3 本文研究思路第13-15页
2 微波加热工况数据采集第15-19页
    2.1 实验环境第15-16页
    2.2 实验流程第16-17页
    2.3 数据描述第17-19页
3 微波加热过程深度特征提取算法研究第19-38页
    3.1 特征提取算法概述第19-26页
        3.1.1 主成分分析第19-20页
        3.1.2 线性判别分析法第20-21页
        3.1.3 卷积神经网络第21-23页
        3.1.4 自动编码第23-25页
        3.1.5 特征提取方法小结第25-26页
    3.2 数据预处理第26-27页
    3.3 卷积神经网络模型构建与参数选取第27-30页
        3.3.1 卷积神经网络结构设定第29页
        3.3.2 卷积神经网络参数设定第29-30页
    3.4 卷积神经网络模型调参第30-34页
    3.5 卷积神经网络模型实验仿真验证第34-36页
    3.6 本章小结第36-38页
4 基于孤立森林的媒介温度异常检测算法研究第38-50页
    4.1 异常检测算法概述第38-43页
        4.1.1 基于高斯分布的异常检测第38-39页
        4.1.2 基于距离的异常检测第39-40页
        4.1.3 基于密度的异常检测第40-41页
        4.1.4 基于聚类的异常检测第41页
        4.1.5 基于孤立森林的异常检测第41-43页
        4.1.6 异常检测方法小结第43页
    4.2 温度局部过热检测模型构建与参数选取第43-44页
    4.3 温度局部过热检测模型实验仿真验证第44-49页
    4.4 本章小结第49-50页
5 面向微波加热过程的温度局部过热检测系统研发第50-57页
    5.1 微波加热媒介的温度局部过热检测系统结构第50-52页
    5.2 微波加热的温度局部过热检测系统第52-56页
        5.2.1 核心控制模块第53-54页
        5.2.2 数据采集与传输模块第54-55页
        5.2.3 检测算法模块第55-56页
    5.3 本章小结第56-57页
6 总结与展望第57-59页
    6.1 总结第57-58页
    6.2 展望第58-59页
致谢第59-60页
参考文献第60-64页
附录第64页
    A.作者在攻读学位期间发表的论文目录第64页
    B.作者在攻读学位期间取得的科研成果目录第64页

 
 
论文编号BS4054954,这篇论文共64
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