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基于遗传算法的胎面挤出联动生产线故障诊断研究

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基于遗传算法的胎面挤出联动生产线故障诊断研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第1章 绪论第10-16页
  1.1 课题的背景与意义第10-12页
  1.2 国内外研究现状第12-14页
  1.3 本文的研究目标与主要工作第14-16页
第2章 胎面挤出联动生产线生产工艺第16-24页
  2.1 工艺流程第16-18页
  2.2 主要设备第18-22页
    2.2.1 密炼机第18-19页
    2.2.2 挤出机第19-20页
    2.2.3 预口型、终口型第20-21页
    2.2.4 压延机第21页
    2.2.5 开炼机第21-22页
  2.3 工艺要求与技术指标第22-23页
  2.4 本章小结第23-24页
第3章 胎面挤出联动生产线故障诊断方法第24-34页
  3.1 故障诊断方法综述第24-28页
    3.1.1 基于解析模型的方法第25页
    3.1.2 基于数据驱动的方法第25-28页
  3.2 胎面挤出联动生产线故障类型第28-29页
  3.3 数据的采集与预处理第29-33页
    3.3.1 数据的采集第29-30页
    3.3.2 数据的预处理第30-33页
  3.4 本章小结第33-34页
第4章 高维数据聚类方法研究第34-53页
  4.1 基本聚类算法第34-36页
  4.2 基于K近邻的AP聚类算法第36-40页
    4.2.1 AP聚类算法第36-37页
    4.2.2 K近邻算法第37-39页
    4.2.3 基于K近邻的AP聚类算法第39-40页
  4.3 改进的密度峰值聚类算法第40-44页
    4.3.1 密度峰值聚类算法简介第40-42页
    4.3.2 密度峰值聚类算法改进第42-44页
  4.4 实验及结果分析第44-51页
    4.4.1 数据集仿真结果与分析第44-49页
    4.4.2 胎面挤出联动生产线历史数据实验第49-51页
  4.5 本章小结第51-53页
第5章 基于改进遗传算法的分类研究第53-70页
  5.1 数据分类技术概述第53-55页
    5.1.1 数据分类的定义与方法第53-54页
    5.1.2 分类模型的评估标准第54-55页
  5.2 遗传算法概述第55-56页
  5.3 布谷鸟搜索算法第56-58页
  5.4 用于分类问题的改进遗传算法第58-63页
    5.4.1 个体编码方法第58-59页
    5.4.2 种群的初始化第59页
    5.4.3 适应度函数设计第59-61页
    5.4.4 交叉操作第61页
    5.4.5 复制与变异操作第61-62页
    5.4.6 集成分类器设计思想第62页
    5.4.7 算法流程图第62-63页
  5.5 实验及结果分析第63-68页
    5.5.1 UCI数据集实验与分析第63-67页
    5.5.2 胎面挤出联动生产线历史数据实验第67-68页
  5.6 本章小结第68-70页
第6章 总结与展望第70-72页
  6.1 结论第70页
  6.2 展望第70-72页
致谢第72-73页
参考文献第73-76页
攻读硕士学位期间获得的科研成果第76页

本篇论文共76页,点击这进入下载页面
 
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