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基于神经网络的打浆度控制系统的研究的任务书

1.任务背景

打浆是一种常见的制浆工艺过程，其控制对于生产及产品质量具有重要意义。传统的打浆控制方法通常基于经验、试验和数学建模等手段，但其控制精度与稳定性有限。

近年来，随着神经网络在工业领域的广泛应用，基于神经网络的打浆度控制系统也受到了越来越多的关注。该系统的特点是具备自适应性、非线性处理能力和高泛化能力，可以更好地解决传统控制方法存在的问题，提高打浆过程的效率和质量。

因此，本研究旨在构建一种基于神经网络的打浆度控制系统，研究其控制策略、模型建立和实现方法，并对其性能进行验证和评估。

2.任务内容

（1）调研现有打浆控制技术，了解其优缺点、适用场景和瓶颈问题；

（2）构建基于神经网络的打浆度控制系统，包括模型建立、训练算法设计、网络结构优化等；

（3）开展实验验证，测试控制系统的性能和效果，并与传统控制方法进行比较；

（4）分析实验结果，总结基于神经网络的打浆度控制系统的优点和局限性，提出后续研究方向和改进建议。

3.任务要求

（1）具备较强的数学建模、数据分析、编程和实验能力，熟悉神经网络算法和控制理论；

（2）了解制浆过程、打浆控制技术和相应设备，具有相关领域的实践经验和知识背景；

（3）有较好的逻辑思维和沟通能力，能够认真负责地完成研究任务并撰写相关文献；

（4）工作时间灵活，可根据研究进展和需要进行部分调整。

4.任务计划

（1）第1个月：调研打浆控制技术，阅读相关文献，了解研究现状和问题；

（2）第2-3个月：构建神经网络控制系统，包括网络结构设计和训练算法优化；

（3）第4个月：开展实验验证，测试控制系统的性能和效果，并进行数据分析；

（4）第5-6个月：分析实验结果，总结研究成果，撰写研究报告和论文；

（5）第7个月：进行论文修改和补充资料的整理，准备答辩材料；

（6）第8个月：参加答辩和学术交流会议，展示研究成果和交流心得。