| 第一章 绪论 | 第1-15页 |
| 1．1 研究背景 | 第6-11页 |
| 1．2 课题的提出 | 第11-14页 |
| 1．3 本文研究的主要内容 | 第14-15页 |
| 第二章 人工神经网络的算法选择 | 第15-29页 |
| 2．1 人工神经网络概论 | 第15-21页 |
| 2．2 BP神经网络及其算法研究 | 第21-29页 |
| 第三章 BP人工神经网络的模型设计 | 第29-41页 |
| 3．1 金属腐蚀影响因素分析 | 第29-34页 |
| 3．2 影响金属腐蚀的气象因素分析 | 第34-38页 |
| 3．3 BP神经网络的模型设计 | 第38-41页 |
| 第四章 人工神经网络的学习过程 | 第41-55页 |
| 4．1 网络学习前的数据处理 | 第41-42页 |
| 4．2 程序实现 | 第42-43页 |
| 4．3 BP神经网络的学习过程 | 第43-52页 |
| 4．4 BP神经网络的训练技巧 | 第52页 |
| 4．5 BP神经网络综合评价方法的程序结构 | 第52-55页 |
| 第五章 结果与讨论 | 第55-59页 |
| 第六章 结束语 | 第59-61页 |
| 6．1 本文的主要成果 | 第59页 |
| 6．2 有待于进一步研究的理论和问题 | 第59-61页 |
| 致 谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-63页 |