用于控制图模式识别的一类广义神经网络系统

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第一章绪论

1.1引言

1.2相关技术的研究现状

1.2.1控制图模式识别

1.2.2基于神经网络的控制图模式识别

1.2.3多模式控制过程监控

1.3章节安排与论文工作

第二章基于神经网络的控制图模式识别

2.1控制图及其模式识别

2.1.1控制图相关概念

2.1.2控制图模式识别方法

2.2基于神经网络的控制图模式识别方法

2.2.1神经网络相关问题

2.2.2用于控制图模式识别的神经网络设计

2.3基于matlab的研究方法

2.4本章小节

第三章一类广义神经网络系统研究

3.1引言

3.2广义过程对象网络模型对控制图模式的影响规律分析

3.2.1广义过程对象网络模型选择与控制模式的产生

3.2.2模型参数对控制图模式的影响规律分析

3.3广义神经网络系统结构

3.3.1系统结构图

3.3.2各个模块中的神经网络结构与设计

3.4广义神经网络系统学习算法

3.5仿真分析

3.5.1模型参数单独变化时对网络识别率的影响

3.5.2三个参数同时变化时对网络性能的影响分析

3.5.3基于广义模型对象的广义神经网络系统的仿真研究

3.6 Tennessee Eastman过程实例研究

3.6.1 Tennessee Eastman过程介绍

3.6.2模式识别系统在Tennessee Eastman过程中的应用

3.7本章小节

第四章控制图模式识别应用系统

4.1系统的开发环境、工具及基本结构

4.2模式识别应用系统

4.2.1网络训练系统

4.2.2模式识别应用系统的界面演示

4.3本章小节

第五章结论

参考文献

致谢

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