| 致谢 | 第4-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-22页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-19页 |
| 1.2.1 自行车变速系统研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 智能自行车研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.3 人工神经网络研究现状 | 第18-19页 |
| 1.3 论文研究内容与架构 | 第19-21页 |
| 1.3.1 论文研究内容 | 第19-20页 |
| 1.3.2 论文架构 | 第20-21页 |
| 1.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 2 变速算法技术方案选择的理论基础 | 第22-37页 |
| 2.1 人工神经网络概述 | 第22-24页 |
| 2.1.1 人工神经网络的定义 | 第22页 |
| 2.1.2 人工神经元模型 | 第22-23页 |
| 2.1.3 人工神经网络的特点 | 第23-24页 |
| 2.2 人工神经网络的结构和学习方式 | 第24-26页 |
| 2.2.1 前馈型神经网络 | 第24页 |
| 2.2.2 反馈型神经网络 | 第24-25页 |
| 2.2.3 神经网络的学习方式 | 第25-26页 |
| 2.3 档位控制神经网络模型及优化方法选择 | 第26-35页 |
| 2.3.1 神经网络模型的选择 | 第26-27页 |
| 2.3.2 BP(反向传播)网络结构 | 第27-31页 |
| 2.3.3 BP网络的缺陷分析及优化方法选择 | 第31-33页 |
| 2.3.4 引入遗传算法优化BP神经网络训练 | 第33-35页 |
| 2.4 人工神经网络计算精度的性能评价指标 | 第35-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 3 基于BP神经网络的自行车自动变速系统设计 | 第37-52页 |
| 3.1 自动变速系统功能需求与算法设计方案 | 第37-39页 |
| 3.2 基于BP神经网络的档位控制建模 | 第39-46页 |
| 3.2.1 档位控制模型输入和输出变量的选择 | 第39-41页 |
| 3.2.2 激活函数和训练算法的选择 | 第41-44页 |
| 3.2.3 隐藏层及其神经元数的确定 | 第44-46页 |
| 3.3 引入遗传算法优化BP神经网络档位控制模型 | 第46-47页 |
| 3.4 自动变速系统设计与实现 | 第47-51页 |
| 3.4.1 数据采集系统的实现 | 第48-50页 |
| 3.4.2 变速系统的实现 | 第50-51页 |
| 3.4.3 电源管理系统的实现 | 第51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 4 智能自行车骑行云服务平台设计与实现 | 第52-69页 |
| 4.1 骑行云服务平台方案设计 | 第52-55页 |
| 4.1.1 骑行云服务平台整体架构 | 第52-53页 |
| 4.1.2 数据传输与通信方式分析 | 第53-54页 |
| 4.1.3 骑行云服务平台性能需求分析 | 第54-55页 |
| 4.2 骑行云服务平台服务器设计 | 第55-59页 |
| 4.2.1 骑行云服务平台技术架构 | 第55-56页 |
| 4.2.2 骑行云服务平台数据库设计 | 第56-58页 |
| 4.2.3 档位控制模块神经元类库设计 | 第58-59页 |
| 4.3 基于Android的客户端软件开发 | 第59-68页 |
| 4.3.1 基于MVC框架的客户端开发 | 第60页 |
| 4.3.2 客户端软件需求分析 | 第60-61页 |
| 4.3.3 客户端界面概要设计 | 第61页 |
| 4.3.4 客户端软件功能设计 | 第61-64页 |
| 4.3.5 客户端功能界面实现 | 第64-68页 |
| 4.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 5 自行车档位计算及云服务平台性能实验研究 | 第69-81页 |
| 5.1 智能自行车自动变速系统档位计算实验 | 第69-74页 |
| 5.1.1 传统BP神经网络档位控制模型档位计算实验 | 第70-73页 |
| 5.1.2 引入遗传算法优化的BP神经网络档位控制模型档位计算实验 | 第73-74页 |
| 5.2 骑行云服务平台性能测试 | 第74-80页 |
| 5.2.1 云平台性能测试实验 | 第74-78页 |
| 5.2.2 基于Android的智行云客户端性能测试实验 | 第78-80页 |
| 5.3 本章小结 | 第80-81页 |
| 6 总结与展望 | 第81-83页 |
| 6.1 总结 | 第81-82页 |
| 6.2 展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-88页 |
| 攻读硕士学位期间获得的科研成果及奖励 | 第88页 |
