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基于人工智能的污水處理溶解氧濃度建模與控制

     論文目錄

摘要第1-6頁

Abstract第6-10頁

第1章 緒論第10-16頁

   ·課題的研究背景第10-11頁

   ·人工智能控制研究的發(fā)展現(xiàn)狀第11-12頁

   ·污水處理智能控制的研究現(xiàn)狀與存在的問題第12-13頁

   ·課題研究的意義第13-14頁

   ·課題來源及預期研究結果第14頁

   ·研究內容與論文結構第14-16頁

第2章 活性污泥法污水處理基本工藝與技術第16-22頁

   ·活性污泥法的產(chǎn)生與發(fā)展第16頁

   ·活性污泥法的形態(tài)與性質第16-17頁

   ·活性污泥法基本工藝概述第17-20頁

     ·傳統(tǒng)推流式第17-18頁

     ·逐步曝氣式第18-19頁

     ·接觸穩(wěn)定式第19頁

     ·完全混合式第19-20頁

   ·影響曝氣池中好氧微生物生長的主要因素第20-21頁

   ·本章小結第21-22頁

第3章 模糊控制與人工神經(jīng)網(wǎng)絡基礎理論第22-33頁

   ·模糊控制系統(tǒng)的一般描述第22頁

   ·模糊邏輯推理第22-23頁

   ·基本模糊控制器的設計第23-27頁

     ·模糊化和解模糊化第24-26頁

     ·模糊控制規(guī)則的選取第26頁

     ·量化因子和比例因子的選擇第26-27頁

   ·神經(jīng)網(wǎng)絡概述第27-32頁

     ·神經(jīng)元模型第28-29頁

     ·神經(jīng)網(wǎng)絡結構第29-30頁

     ·神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法第30-32頁

   ·本章小結第32-33頁

第4章 基于自適應模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制的污水處理系統(tǒng)設計第33-52頁

   ·引言第33-34頁

   ·活性污泥系統(tǒng)的理想化模型建立第34-39頁

     ·經(jīng)典活性污泥法動力學模型的發(fā)展第34頁

     ·傳統(tǒng)推流式活性污泥法理想數(shù)學模型的建立第34-39頁

   ·自適應模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制的污水處理系統(tǒng)第39-47頁

     ·ANFIS 自適應模糊神經(jīng)推理系統(tǒng)結構第40-42頁

     ·ANFIS 控制器最優(yōu)參數(shù)的確定第42-46頁

     ·模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制系統(tǒng)模型第46-47頁

   ·污水處理系統(tǒng)仿真結果分析第47-50頁

   ·本章小結第50-52頁

第5章 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡 PID 控制的污水處理系統(tǒng)仿真研究第52-68頁

   ·引言第52頁

   ·活性污泥法污水處理系統(tǒng)第52-54頁

   ·模糊神經(jīng)網(wǎng)絡PID 控制第54-64頁

     ·模糊神經(jīng)網(wǎng)絡PID 控制系統(tǒng)結構第54-56頁

     ·動態(tài)遞歸網(wǎng)絡模型辨識第56-59頁

     ·模糊神經(jīng)網(wǎng)絡結構第59-63頁

     ·模糊神經(jīng)網(wǎng)絡PID 控制算法第63-64頁

   ·污水處理系統(tǒng)仿真研究第64-67頁

   ·本章小結第67-68頁

結論第68-70頁

參考文獻第70-76頁

攻讀碩士學位期間承擔的科研任務與主要成果第76-77頁

致謝第77-78頁

作者簡介第78頁

論文編號BS451166，這篇論文共78頁
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