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石油生產中的故障診斷與產品質量預測
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石油生產中的故障診斷與產品質量預測
論文目錄
 
摘要第1-7頁
ABSTRACT第7-12頁
第一章 緒論第12-20頁
　　1.1 課題研究背景第12-15頁
　　　　1.1.1 物聯網與工業智能化第12-13頁
　　　　1.1.2 智能制造故障診斷概述第13-14頁
　　　　1.1.3 智能制造質量預測概述第14-15頁
　　1.2 研究目的和意義第15-16頁
　　1.3 國內外研究現狀第16-18頁
　　1.4 本文內容安排第18-20頁
第二章 相關技術介紹與分析第20-32頁
　　2.1 隨機森林第20-21頁
　　2.2 單分類支持向量機第21-24頁
　　2.3 偏最小二乘法第24-26頁
　　2.4 主成分分析法第26-28頁
　　2.5 循環神經網絡第28-30頁
　　2.6 本章小結第30-32頁
第三章 基于隨機森林和單分類支持向量機的石油生產故障診斷第32-46頁
　　3.1 石油生產提煉過程第32-33頁
　　3.2 故障診斷模型的設計和實現第33-40頁
　　　　3.2.1 故障診斷模型需求分析第33-34頁
　　　　3.2.2 石油生產提煉數據特征第34-35頁
　　　　3.2.3 數據預處理第35-36頁
　　　　3.2.4 基于隨機森林的特征選擇第36-39頁
　　　　3.2.5 單分類支持向量機分類模型的設計與建立第39-40頁
　　3.3 仿真結果與分析第40-43頁
　　　　3.3.1 誤差衡量第40-41頁
　　　　3.3.2 仿真結果第41-43頁
　　3.4 本章小結第43-46頁
第四章 基于核主成分分析和循環神經網絡的石油產品質量預測第46-64頁
　　4.1 石油產品質量檢測流程第46-47頁
　　4.2 模型的設計和實現第47-57頁
　　　　4.2.1 數據預處理第47-48頁
　　　　4.2.2 基于核主成分分析的特征選擇第48-50頁
　　　　4.2.3 循環神經網絡模型的設計與構建第50-57頁
　　4.3 仿真結果與分析第57-62頁
　　　　4.3.1 誤差衡量第58頁
　　　　4.3.2 仿真結果第58-62頁
　　4.4 本章小結第62-64頁
第五章 總結與展望第64-68頁
　　5.1 本文研究成果總結第64-65頁
　　5.2 未來工作展望第65-68頁
參考文獻第68-72頁
致謝第72-74頁
攻讀學位期間發表的學術論文目錄第74頁

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