プロセスモデリングと多機能制御：書誌・目次資料

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書誌情報・目次

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■目次

第１章 序章

1.1 はじめに

1.2 本書の構成

第２章 モデリング

2.1 はじめに

2.2 数式モデル

2.3 計測と制御

2.4 セメントキルンプロセス

2.5 静的モデルと動的モデル

2.6 数式モデルとその得失

2.7 統計モデルと制御

2.8 動的最適生産レベルの設定と制御

第３章 PLS回帰

3.1 はじめに

3.2 手法と実例

3.3 クロスセクションデータに対するPLS

3.4 次数の決定

3.5 多重回帰パラメータの決定

3.6 予測と実例

3.7 時系列データの拡張

3.8 実例

第４章モデル予測制御

4.1 はじめに

4.2 モデル予測制御

4.3 MPCの基本的概念

4.4 Diophantine方程式による予測

4.5 設計計算手順（1入力1出力系の場合）

4.6 まとめ

第５章 ウェーブレット（Wavelet）変換による多重解像度解析

5.1 はじめに

5.2 ウェーブレット変換

5.3 離散ウェーブレット変換

5.4 ウェーブレット分解と再生のアルゴリズム

5.5 ウェーブレット解析のメリット

5.6 ウェーブレット解析の手順

5.7 ウェーブレットの計測分野への活用

5.8 プロセス制御への応用

5.9 ガラス溶解炉プロセス

5.10 まとめ

第６章 知的制御

6.1 はじめに

6.2 定量的数式モデルがない場合

6.3 ファジィ制御

6.4 ファジィモデル予測制御系

6.5 定量客観制御をベースとした定性推論モデル

6.6 ARモデルベースの知識獲得

6.7 実データからのIF～THENルールの抽出

6.8 シミュレーション結果

6.9 ラフ集合とエキスパート推論モデル

6.10 計算機実制御へのアプローチ（ロータリキルンの場合）

6.11 ニューラルネットによるプロセスパターン認識

6.12 プロセス情報の分解とニューラルネットワーク

6.13 エキスパートシステムの構築

6.14 事例ベース推論

7.15 AIエンジン

第７章 マルチエージェントによるミーティングシミュレータ

7.1 はじめに

7.2 管理と制御のための基本機能の構成

7.3 マルチエージェントによるミーティングシミュレータ

7.4 ミーティングシミュレータの構成

7.5 意思決定サポートシステムへの知識利用

7.6 DSS（Decision Support System）のための人間の発想メカニズム

7.7 Meeting SimulatorのWorking Process

7.8 Meeting Simulatorの実現

7.9 連想ネットワーク機能の実現方法

7.10 全体システム実現例の構成

7.11 簡単な例と実行プログラムの一例（セメント製造工場）

7.12 ニューラルネットワーク上の連想メモリ

第８章 総括

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