| 1 绪论 | 第1-10页 |
| ·研究背景 | 第6-7页 |
| ·课题研究现状及意义 | 第7-8页 |
| ·人工神经网络基本概述 | 第8-9页 |
| ·本文的内容组织 | 第9-10页 |
| 2 神经网络及BP算法 | 第10-24页 |
| ·神经网络概述 | 第10-17页 |
| ·引言 | 第10-12页 |
| ·神经网络的特点 | 第12页 |
| ·网络结构及工作方式 | 第12-14页 |
| ·神经网络的学习方式 | 第14-15页 |
| ·神经网络的学习规则 | 第15-17页 |
| ·反向传播(BP)网络 | 第17-24页 |
| ·BP网络模型 | 第17-18页 |
| ·BP网络学习过程 | 第18页 |
| ·BP网络的特点 | 第18-19页 |
| ·BP算法 | 第19-22页 |
| ·BP算法的改进 | 第22-24页 |
| 3 击剑训练负荷分析系统的分析与设计 | 第24-32页 |
| ·相关指标 | 第24-28页 |
| ·血液指标 | 第24-26页 |
| ·尿成分 | 第26-28页 |
| ·训练年限 | 第28页 |
| ·网络构架及参数的确定 | 第28-32页 |
| ·网络构架 | 第28-29页 |
| ·初始权值的选取 | 第29页 |
| ·隐含层神经元数的确定 | 第29-30页 |
| ·学习速率的选取 | 第30页 |
| ·样本数据的处理 | 第30-32页 |
| 4 系统开发及实现 | 第32-42页 |
| ·开发工具 | 第33-37页 |
| ·Matlab ActiveX集成 | 第34页 |
| ·Delphi和Matlab接口的实现 | 第34-37页 |
| ·系统主要功能 | 第37-41页 |
| ·信息管理 | 第37-38页 |
| ·生化指标单项分析 | 第38-39页 |
| ·BP网络综合分析 | 第39-41页 |
| ·BP网络模型应用于击剑训练负荷分析的仿真及结果分析 | 第41-42页 |
| 5 结束语 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 致谢 | 第47页 |