| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-21页 |
| ·铸造生产过程及其特点 | 第10-16页 |
| ·铸造生产概论 | 第10-13页 |
| ·铸造生产过程中的净化技术 | 第13-14页 |
| ·铝产品铸造和铝液夹杂物之间的关系 | 第14-15页 |
| ·铝液夹杂物对铝产品的性能影响 | 第15-16页 |
| ·检测铝液夹杂物的传统方法及其局限性 | 第16-18页 |
| ·检测铝液夹杂物的传统方法 | 第16-18页 |
| ·检测铝液夹杂物的传统方法的局限性 | 第18页 |
| ·课题研究背景和研究内容 | 第18-20页 |
| ·课题的研究背景 | 第18-19页 |
| ·课题的研究内容 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第2章 人工神经网络概论 | 第21-34页 |
| ·人工神经网络的产生及其发展状况 | 第21-23页 |
| ·人工神经网络的原理 | 第23-25页 |
| ·人工神经网络的特征 | 第23页 |
| ·人工神经网络模型的拓扑结构 | 第23-24页 |
| ·人工神经网络的学习选择 | 第24-25页 |
| ·神经网络建模特点 | 第25页 |
| ·BP 神经网络的模型及其算法 | 第25-31页 |
| ·BP 神经网络的模型 | 第25-27页 |
| ·BP 神经网络的算法推导 | 第27-31页 |
| ·RBF 的神经网络的模型及其算法 | 第31-33页 |
| ·RBF 神经网络的模型 | 第31页 |
| ·RBF 神经网络的算法推导 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于神经网络的预测铝液夹杂物的模型建立 | 第34-46页 |
| ·MATLAB 软件简介 | 第34-35页 |
| ·MATLAB 软件功能简介 | 第34页 |
| ·神经网络在 MATLAB 上的应用实现 | 第34-35页 |
| ·神经网络预测铝液夹杂物的方法实现 | 第35-38页 |
| ·实验方法 | 第35-36页 |
| ·实验装置 | 第36-37页 |
| ·实验过程 | 第37-38页 |
| ·神经网络建模数据的处理 | 第38-41页 |
| ·神经网络建模参数的确定 | 第38-39页 |
| ·神经网络训练样本和测试样本的确定 | 第39页 |
| ·神经网络训练样本和测试样本的归一化处理 | 第39-41页 |
| ·预测铝液夹杂物的神经网络模型建立 | 第41-45页 |
| ·预测铝液夹杂物的神经网络模型的结构选择 | 第41-42页 |
| ·预测铝液夹杂物的神经网络模型建立 | 第42-44页 |
| ·预测铝液夹杂物的神经网络建模的流程图 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于神经网络的铝液夹杂物的预测仿真及结果分析 | 第46-55页 |
| ·基于神经网络的铝液夹杂物的预测仿真 | 第46-49页 |
| ·预测铝液夹杂物的神经网络的训练 | 第46-47页 |
| ·基于神经网络的铝液夹杂物的预测仿真 | 第47-49页 |
| ·基于神经网络的铝液夹杂物的预测结果分析 | 第49-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |