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Abstract
插图索引
附表索引
第1章 绪论
1.1研究背景及意义
1.2分解炉燃烧控制研究现状与进展
1.3粒子群-模糊神经网络研究现状与进展
1.4本文研究内容和结构
第2章 分解炉燃烧控制机理模型分析
2.1引言
2.2水泥预分解工艺简介
2.3分解炉工作原理
2.3.1 分解炉的类型
2.3.2 分解炉的结构
2.4分解炉燃烧影响因素分析
2.5分解炉燃烧控制难点分析
2.6分解炉燃烧控制关键参数分析
2.7分解炉燃烧控制模型设计
2.8小结
第3章 基于随机权重粒子群模糊神经网络
3.1引言
3.2粒子群算法的基本知识
3.2.1粒子群算法的基本原理
3.2.2粒子群算法流程
3.2.3粒子群算法存在的缺陷
3.3改进粒子群算法
3.3.1粒子群算法的改进方法
3.3.2随机权重策略优化PSO算法
3.3.3增加收缩因子优化PSO算法
3.3.4随机权重粒子群算法测试函数参数选择
3.4模糊神经网络
3.4.1模糊神经网络简介
3.4.2模糊神经元
3.4.3隶属度函数
3.4.4模糊神经网络模型
3.4.5模糊神经网络学习算法
3.5基于随机权重粒子群模糊神经网络
3.5.1随机权重粒子群模糊神经网络结合原理
3.5.2随机权重粒子群模糊神经网络实现步骤
3.6小结
第4章 基于随机权重粒子群模糊神经网络燃烧控制
4.1引言
4.2分解炉燃烧控制网络模型搭建
4.3实验结果对比分析
4.4随机权重PSO-FNN与工业常用控制方法对比
4.5优化后控制系统和原控制系统对比
4.6小结
结 论
参考文献
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文与专利申请
致 谢
