| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 文献综述 | 第8-25页 |
| ·石油及其产品供需预测 | 第8-9页 |
| ·加氢脱硫催化剂 | 第9-11页 |
| ·加氢脱硫催化剂的活性中心和理论模型 | 第10-11页 |
| ·加氢催化剂预硫化 | 第11页 |
| ·加氢催化剂预硫化反应动力学特点 | 第11-12页 |
| ·气固非催化反应动力学模型 | 第12-13页 |
| ·石油精制技术的发展 | 第13页 |
| ·唾吩类含硫化合物的加氢脱硫反应网络及其反应动力学 | 第13-15页 |
| ·唾吩的HDS 反应 | 第13-14页 |
| ·苯并唾吩的HDS 反应 | 第14页 |
| ·二苯并唾吩的HDS 反应 | 第14-15页 |
| ·人工神经网络的背景知识 | 第15-24页 |
| ·人工神经网络的历史 | 第15-19页 |
| ·ANN 的数学描述 | 第19-20页 |
| ·基于于反向传播播网络的学习 | 第20-23页 |
| ·反向传播学习算法 | 第23-24页 |
| ·本文主要内容 | 第24-25页 |
| 第二章 DBT反应速率常数的测定 | 第25-39页 |
| ·前言 | 第25-26页 |
| ·待测参数 | 第26页 |
| ·原始数据的处理 | 第26页 |
| ·神经元模型和网络结构 | 第26-32页 |
| ·单层神经元网络 | 第27页 |
| ·多层神经元网络 | 第27-28页 |
| ·静态网络中的同步输入仿真 | 第28页 |
| ·训练方式（批处理方式） | 第28-29页 |
| ·反向传播网络（BP 网络） | 第29-32页 |
| ·网络训练 | 第32-33页 |
| ·根确定一个神经网络的结构，有两个因素需要考虑 | 第32-33页 |
| ·检测 | 第33页 |
| ·结果与讨论 | 第33-38页 |
| ·模拟实验 | 第33-35页 |
| ·检测实验 | 第35-36页 |
| ·完整的拓扑结构 | 第36-38页 |
| ·运行程序 | 第38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 第三章 4,6-DMDBT反应速率常数的测定 | 第39-51页 |
| ·前言 | 第39页 |
| ·待测参数 | 第39页 |
| ·原始数据的准备和处理 | 第39-40页 |
| ·神经元模型和网络结构 | 第40-44页 |
| ·多层神经元网络 | 第40-41页 |
| ·静态网络中的同步输入仿真 | 第41页 |
| ·训练方式（批处理方式） | 第41页 |
| ·反向传播网络（BP 网络） | 第41-44页 |
| ·训练过程 | 第44-45页 |
| ·两个因素 | 第44-45页 |
| ·检测 | 第45页 |
| ·结果与讨论 | 第45-50页 |
| ·模拟结果 | 第45-47页 |
| ·检测过程 | 第47页 |
| ·完整的拓扑结构 | 第47-50页 |
| ·运行程序 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 结论与展望 | 第51-53页 |
| ·结论 | 第51页 |
| ·展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 附录一，模拟DBT的反应速率常数所用的源程序 | 第57-59页 |
| 附录二，模拟4,6-DMDBT的反应速率常数所用的源程序 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61页 |