| 第一章 绪论 | 第1-20页 |
| ·土坝病害缺陷评估方法研究的目的意义 | 第13-14页 |
| ·国内外情况综述 | 第14-16页 |
| ·水利工程评估方法研究中常用数学方法简介 | 第16-18页 |
| ·本课题研究的主要内容和技术路线 | 第18-20页 |
| 第二章 土坝病害缺陷分析 | 第20-35页 |
| ·国内外大坝安全评估方法规定摘要与评述 | 第20-25页 |
| ·国内外大坝评估方法摘要 | 第20-25页 |
| ·国内外对大坝安全评判规定评述 | 第25页 |
| ·土坝病害缺陷分析 | 第25-35页 |
| ·水库大坝安全问题和原因分析 | 第25-27页 |
| ·大坝病害缺陷剖析 | 第27-35页 |
| 第三章 人工神经网络 | 第35-48页 |
| ·人工神经网络简介 | 第35-37页 |
| ·神经网络的定义 | 第35页 |
| ·神经网络的发展 | 第35-37页 |
| ·神经网络的特点 | 第37页 |
| ·神经网络基本结构 | 第37-42页 |
| ·人工神经元模型 | 第37-38页 |
| ·激活转移函数 | 第38-39页 |
| ·神经网络模型结构 | 第39-42页 |
| ·神经网络工作方式 | 第42-43页 |
| ·BP神经网络 | 第43-48页 |
| ·误差反传播算法 | 第43-44页 |
| ·反传播算法 | 第44-46页 |
| ·BP神经网络的不足与改进 | 第46-48页 |
| 第四章 土坝病害缺陷评价的带有偏差单元的IRN模型 | 第48-61页 |
| ·土坝病害缺陷评估的评价指标 | 第48-49页 |
| ·评估等级标准及评估指标等级标准划分 | 第49-58页 |
| ·评估等级及标准 | 第49-50页 |
| ·评估指标的等级指标标准划分 | 第50-58页 |
| ·带有偏差单元的IRN模型 | 第58-61页 |
| ·带有偏差单元的IRN模型的特点 | 第58页 |
| ·带有偏差单元的IRN模型的结构 | 第58-59页 |
| ·带有偏差单元的IRN模型的学习算法 | 第59-61页 |
| 第五章 带有偏差单元的IRN模型评价土坝的病害缺陷 | 第61-75页 |
| ·输入层和输出层包括的内容及节点个数 | 第61-62页 |
| ·输入层内容和节点个数 | 第61页 |
| ·输出层的内容和节点个数 | 第61-62页 |
| ·学习样本 | 第62-66页 |
| ·样本一清峰岭水库病害缺陷影响评定结果 | 第62-63页 |
| ·样本二马河水库病害缺陷影响评定结果 | 第63-64页 |
| ·样本三西苇水库病害缺陷影响评定结果 | 第64-65页 |
| ·样本四黄前水库病害缺陷影响评定结果 | 第65-66页 |
| ·样本五～样本二十 | 第66页 |
| ·带有偏差单元的IRN模型需要确定的其它参数 | 第66-67页 |
| ·带有偏差单元的IRN模型的工程检验 | 第67-75页 |
| ·山东省沐浴水库大坝的病害缺陷影响的评价 | 第67-70页 |
| ·山东省日照水库大坝的病害缺陷影响的评价 | 第70-75页 |
| 第六章 结论与展望 | 第75-76页 |
| ·结论 | 第75页 |
| ·展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |