计算机辅助实验设计在卷烟生产中的应用

"这篇国防科学技术大学研究生院的学位论文详细探讨了人工智能在机器学习和计算机辅助实验设计中的应用，特别是在卷烟生产领域的实践。论文涵盖了实验设计与数据分析的理论、综合实验设计方法、计算机辅助实验设计系统的开发与实现，以及在卷烟厂的实际应用案例。" 在这篇论文中，作者首先介绍了研究的背景和意义，强调了人工智能和机器学习在优化实验设计和提升生产效率中的关键作用。接着，对国内外相关领域的现状进行了分析，展示了当前技术的发展水平和存在的挑战。 在第二章，论文深入讨论了实验设计的相关理论，如均匀设计方案和数据分析方法，包括GMDH（Group Method of Data Handling）算法，以及如何选择和综合运用不同的实验分析方法。这些理论基础为后续的计算机辅助实验设计提供了理论支撑。 第三章，作者提出了一种综合实验设计方法，结合了多种实验设计策略，旨在解决复杂实验环境下的优化问题。同时，还阐述了综合实验分析方法，以帮助理解和解释实验结果。 第四章，论文详细介绍了计算机辅助实验设计系统的构建过程，包括系统的目标、设计原则、总体框架、功能模块、系统流程、接口设计、数据库设计以及安全性考虑。系统开发环境的选择和实现结果也被详细讨论，表明了该系统在辅助实验设计上的实用性和可靠性。 在第五章，论文焦点转向卷烟厂的应用实例，说明了如何将计算机辅助实验设计系统应用于卷烟生产工艺中，优化生产参数，提高产品质量和生产效率。这部分内容可能包括了卷烟工艺流程的参数配置、实验设计的流程优化以及系统在实际操作中的效果评估。 最后，论文以结束语和致谢作为收尾，并附有实验设计算法的比较、系统数据字典等参考资料，为读者提供了深入研究的依据。 这篇论文不仅深入探讨了人工智能和机器学习在实验设计中的理论应用，还给出了一个具体的工业应用场景，对于理解如何将这些先进技术转化为实际生产力具有很高的参考价值。