基于思維模式的太鋼煤氣混合站測控模型的研究

【摘要】：多傳感信息融合是一門新興的技術(shù)，它為解決信息時代的信息處理與決策問題提供了先進(jìn)而可靠的方法。多傳感器數(shù)據(jù)融合，在某種意義講，是指模仿人腦綜合處理復(fù)雜問題。整個論文以基于多傳感器信息融合理論在太原鋼鐵公司煤氣混合站的應(yīng)用為基準(zhǔn)。以建立一個完整的基于多傳感器信息融合系統(tǒng)的煤氣混合解決方案為主線，對建立這樣一個融合系統(tǒng)所涉及的主要問題進(jìn)行了研究和探討。主要研究內(nèi)容包括： (1) 探討了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理中的可行性及相應(yīng)的改進(jìn)方案，論證了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法結(jié)合的優(yōu)勢，并在此基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的實(shí)驗(yàn)仿真。經(jīng)過對仿真結(jié)果的分析，得出遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法優(yōu)于傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的結(jié)論。 (2) 嘗試?yán)媚：惴ㄟM(jìn)行對采集得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，為進(jìn)行不精確推理做準(zhǔn)備。通過一系列的仿真實(shí)驗(yàn)和分析仿真結(jié)果對數(shù)據(jù)精度的影響，證明模糊系統(tǒng)和專家系統(tǒng)結(jié)合的可行性。通過對一個三路輸入信號進(jìn)行擬合，來仿真在工業(yè)實(shí)時環(huán)境下，利用專 太原理工大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文 家系統(tǒng)和模糊系統(tǒng)來進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。 (3)在證明前兩項(xiàng)研究可行性的基礎(chǔ)上，從仿生學(xué)的角度提 出了將遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊專家系統(tǒng)相結(jié)合的方法，用模糊專家系 統(tǒng)來仿真人的右半腦，遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)來仿真人的左半腦。模擬 人類思維的模式，利用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(左半腦)進(jìn)行知識的積累和 對未知領(lǐng)域的探索，利用模糊專家系統(tǒng)(右半腦)進(jìn)行規(guī)則的提取 和對己知領(lǐng)域的快速決策。左右半腦相互配合，協(xié)調(diào)發(fā)展，最終可 以實(shí)現(xiàn)對某一類測控模型(輸入輸出量維數(shù)確定)從未知到已知的 學(xué)習(xí)適應(yīng)過程。 經(jīng)過理論方面的探討和實(shí)驗(yàn)的仿真，最終得到了基于思維模式 的太鋼煤氣混合站測控模型的總體構(gòu)想。在算法仿真可以實(shí)現(xiàn)的基 礎(chǔ)上，利用Visual Studio.net 2003編程環(huán)境設(shè)計(jì)了太原鋼鐵公 司煤氣混合站測控模型的軟件系統(tǒng)，可以基本模擬工業(yè)環(huán)境下系統(tǒng) 的運(yùn)行狀況。為將來應(yīng)用于生產(chǎn)環(huán)境下打下良好的基礎(chǔ)。 【關(guān)鍵詞】：算法 煤氣混合 理論模型 仿真
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2004
【分類號】：TP273
【目錄】：

• 第一章 緒論9-22
• 1 項(xiàng)目的內(nèi)容和意義9-12
• (1) 太鋼煤氣混合站的現(xiàn)狀9-10
• (2) 問題的解決方案和理論分析10-12
• 2 課題相關(guān)技術(shù)研究文獻(xiàn)綜述12-15
• (1) 國內(nèi)研究現(xiàn)狀12-13
• (2) 國外研究現(xiàn)狀13-14
• (3) 對國內(nèi)外研究的評價14-15
• 3 課題的關(guān)鍵技術(shù)15-21
• (1) 論文的選題背景15-18
• (2) 論文達(dá)到的目標(biāo)和采取的技術(shù)路線18-20
• (3) 論文的組織結(jié)構(gòu)和各章節(jié)安排20-21
• 本章小結(jié)21-22
• 第二章 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)22-47
• 1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)22-31
• (1) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介22-23
• (2) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型23-30
• (3) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價30-31
• 2 遺傳算法改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)31-46
• (1) 遺傳算法簡介31-36
• (2) 遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合36-39
• (3) 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)驗(yàn)仿真39-46
• 本章小結(jié)46-47
• 第三章 模糊專家系統(tǒng)47-71
• 1 模糊理論簡介47-56
• (1) 模糊理論的發(fā)展?fàn)顩r47-48
• (2) 模糊理論的數(shù)學(xué)推導(dǎo)48-52
• (3) 模糊應(yīng)用系統(tǒng)的仿真及評價52-56
• 2 專家系統(tǒng)簡介56-60
• (1) 專家系統(tǒng)的概述56-57
• (2) 專家系統(tǒng)構(gòu)建方法57-59
• (3) 專家系統(tǒng)的評價59-60
• 3 專家系統(tǒng)和模糊系統(tǒng)的結(jié)合60-70
• (1) 專家系統(tǒng)和模糊系統(tǒng)的結(jié)合的理論61-65
• (2) 專家系統(tǒng)和模糊系統(tǒng)的結(jié)合數(shù)據(jù)處理部分的模型仿真65-66
• (3) 專家系統(tǒng)和模糊系統(tǒng)的結(jié)合各項(xiàng)參數(shù)的確定66-70
• 本章小結(jié)70-71
• 第四章 人腦思維系統(tǒng)的構(gòu)建71-83
• 1 遺傳模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)效果的算法仿真71-73
• (1) 遺傳模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)流程71-72
• (2) 仿真結(jié)果及分析72-73
• 2 系統(tǒng)在Visual Studio.net 2003下的運(yùn)行仿真73-81
• (1) 系統(tǒng)的運(yùn)行環(huán)境73
• (2) 系統(tǒng)的設(shè)計(jì)流程73-75
• (3) 系統(tǒng)的總界面75-79
• (4) 仿真運(yùn)行結(jié)果79-81
• 3 系統(tǒng)的效果評價81-82
• 本章小結(jié)82-83
• 總結(jié)與展望83-86
• 總結(jié)83-84
• 展望84-86
• 附錄86-92
• 參考文獻(xiàn)92-98
• 致謝98-99
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄99

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