人工智能與大數據-工業聚丙烯智能製造 劉興高 9787122449238 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：化學工業
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202410*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：人工智能與大數據-工業聚丙烯智能製造 ISBN：9787122449238 出版社：化學工業 著編譯者：劉興高 頁數：238 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1688571 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書系統闡述了烯烴聚合智能製造的自動化與智能化核心瓶頸生產難題與科學前沿問題——熔融指數預報的機理建模與數據驅動建模方法。從人工智慧與數據解析的角度，針對聚丙烯工業生產的MI預報實際問題和實際生產數據，系統闡述了該領域國內外研究現狀，特別是筆者二十多年來所指導的數十名碩士生、博士生、博士后從事該領域實際生產研究的相關方法、思路與成果，使讀者近距離全面了解人工智慧與數據解析方法在智能製造中的實際應用情況。 本書可作為高等院校自動化、控制科學與工程、控制系統工程、計算機科學與技術、數學與應用數學、化工工程、材料科學與技術等相關專業的教材，也可作為有關研究人員和工程技術人員的參考書。目錄 第1章 緒論1 1 丙烯聚合工業介紹 1 1 1 聚丙烯及其熔融指數 1 1 2 現代聚丙烯工藝 1 2 過程建模 1 2 1 建模對象過程介紹 1 2 2 聚丙烯生產工藝流程及裝置 1 2 3 建模變數的確定 1 3 研究現狀 1 3 1 基於線性統計理論的預測模型 1 3 2 基於智能理論的預測模型 1 3 3 基於非線性理論的預測模型 1 4 研究難點 思考題 第2章 機理模型 2 1 丙烯聚合機理模型 2 1 1 微觀尺度模型 2 1 2 介觀尺度模型 2 1 3 宏觀尺度模型 2 2 丙烯聚合反應的動力學 2 3 單粒子增長模型 2 3 1 改進的單粒子模型的建立 2 3 2 CSA基本思想 2 3 3 模型結果與分析 2 4 聚丙烯反應器模型 2 4 1 聚丙烯生產過程建模的主要困難 2 4 2 反應機理的簡化及其反應動力學 2 4 3 模型求解步驟 2 4 4 反應動力學參數的確定 2 4 5 模型參數在線自動校正 2 4 6 模型運行結果分析 本章小結 思考題 第3章 數據驅動方法 3 1 統計學習理論基本概念 3 1 1 最小化期望風險的準則 3 1 2 建立有用預測變數的規則 3 2 常用統計學習方法 3 2 1 統計分析 3 2 2 NNs 3 2 3 支持向量機 3 2 4 混沌 3 2 5 半監督 本章小結 思考題 第4章 神經網路 4 1 人工神經網路介紹 4 1 1 人工神經網路的發展 4 1 2 人工神經網路的基本功能 4 1 3 人工神經網路的優缺點 4 2 PCA-RBF神經網路模型的建立 4 2 1 RBF神經網路方法 4 2 2 結構原理 4 2 3 RBF神經網路與BP神經網路的比較 4 3 主元分析法 4 3 1 問題的提出 4 3 2 多維推廣 4 3 3 貢獻率和累積貢獻率 4 4 PCA-RBF神經網路模型在MI預報中的應用 4 4 1 過程變數的確定及建模數據的採集 4 4 2 MI預報的PCA-RBF神經網路建模 4 4 3 模擬結果與分析 本章小結 思考題 第5章 支持向量機 5 1 支持向量機簡介 5 1 1 支持向量分類機 5 1 2 支持向量回歸機 5 2 支持向量機理論 5 2 1 SVM非線性回歸原理 5 2 2 最小二乘支持向量機 5 2 3 加權最小二乘支持向量機 5 2 4 相關向量機 5 2 5 相關向量機的基本理論 5 2 6 相關向量機模型基本原理 5 3 SVM在聚丙烯熔融指數預報中的應用 5 3 1 過程數據及其預處理 5 3 2 模型性能比較 本章小結 思考題 第6章 模糊理論 6 1 模糊神經網路介紹 6 1 1 模糊理論介紹 6 1 2 模糊集合 6 1 3 模糊理論的特點 6 2 模糊神經網路介紹 6 3 模糊神經網路在熔融指數軟測量中的應用分析 本章小結 思考題 第7章 混沌理論 7 1 混沌理論基本介紹 7 1 1 混沌理論的發展 7 1 2 混沌的定義 7 1 3 典型混沌時間序列 7 2 混沌時間序列預測的研究現狀 7 3 時間序列的混沌特性識別研究 7 3 1 平穩性分析 7 3 2 非線性檢驗 7 3 3 相空間重構 7 3 4 關聯維數 7 3 5 Lyapunov指數 7 3 6 Kolmogorov熵 7 4 熔融指數時間序列的混沌特性分析 7 4 1 平穩性分析 7 4 2 非線性檢驗 7 4 3 相空間重構 7 5 基於FWNN的熔融指數混沌預報研究 7 5 1 小波神經網路簡介 7 5 2 模糊小波神經網路 7 5 3 網路學習演算法 7 5 4 基於FWNN的熔融指數混沌預報模型 7 6 實例驗證 本章小結 思考題 第8章 多尺度 8 1 基於多尺度分析的熔融指數組合預測研究 8 1 1 小波變換 8 1 2 經驗模態分解 8 2 熔融指數時間序列的多尺度分析 8 2 1 小波分解與經驗模態分解的結果分析與比較 8 2 2 對分解序列的混沌特性分析 8 3 基於多尺度分析的熔融指數組合預測模型 8 3 1 組合預測方法 8 3 2 基於多尺度分析的熔融指數組合預測模型 8 4 實例驗證 本章小結 思考題 第9章 半監督 9 1 基於核密度估計的稀疏貝葉斯半監督回歸 9 2 基於KDSBSR的熔融指數預報模型 9 3 實例驗證 9 3 1 不同熔融指數標籤採樣率下KDSBSR模型預報效果考察 9 3 2 不同半監督模型預報性能對比研究 本章小結 思考題 第10章 群智能 10 1 基於ACO演算法模型優化研究 10 1 1 ACO演算法介紹 10 1 2 ACO演算法優化D-FNN參數 10 1 3 自適應ACO演算法優化D-FNN參數 10 1 4 ACO演算法優化效果分析 10 2 基於PSO演算法模型優化研究 10 2 1 PSO-D-FNN優化模型 10 2 2 混沌GA/PSO優化模型 10 2 3 PSO演算法優化效果分析 本章小結 思考題 參考文獻 圖索引 表索引 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
