注塑模具成本估算系统的研究与开发
| 摘要 | 第1-11页 |
| Abstract | 第11-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-20页 |
| ·成本概述 | 第13-15页 |
| ·成本概念 | 第13-14页 |
| ·成本信息模型 | 第14页 |
| ·成本评估的重要性 | 第14-15页 |
| ·模具成本 | 第15-16页 |
| ·模具成本和价格 | 第15页 |
| ·模具成本估算方法 | 第15-16页 |
| ·模具成本研究现状 | 第16-18页 |
| ·课题的提出及意义 | 第18-19页 |
| ·课题的研究内容和结构 | 第19-20页 |
| 第2章 注塑模具成本分析 | 第20-34页 |
| ·注塑模具的结构组成 | 第20-21页 |
| ·注塑模具的成本构成 | 第21-22页 |
| ·注塑模具成本影响因素 | 第22-30页 |
| ·制件因素 | 第22-28页 |
| ·模具因素 | 第28-30页 |
| ·注塑模具成本影响因素编码 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第3章 系统总体设计 | 第34-43页 |
| ·系统功能设计 | 第34-36页 |
| ·柔性编码功能 | 第34页 |
| ·智能检索功能 | 第34页 |
| ·成本估算功能 | 第34-35页 |
| ·数据维护功能 | 第35-36页 |
| ·系统框架 | 第36-37页 |
| ·系统的工作流程 | 第37-39页 |
| ·数据库设计 | 第39-42页 |
| ·数据库的构成 | 第39-40页 |
| ·数据库的组织 | 第40-42页 |
| ·系统的开发环境 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 BP神经网络成本估算法 | 第43-54页 |
| ·BP神经网络理论 | 第43-45页 |
| ·BP神经网络概述 | 第43页 |
| ·BP神经网络结构 | 第43-44页 |
| ·BP神经网络的基本原理 | 第44页 |
| ·BP神经网络的算法步骤 | 第44-45页 |
| ·BP神经网络成本估算 | 第45-48页 |
| ·BP神经网络成本估算的可行性 | 第45-46页 |
| ·BP神经网络成本估算模型 | 第46-47页 |
| ·BP神经网络成本估算流程图 | 第47-48页 |
| ·神经网络输入参数选择 | 第48-50页 |
| ·网络相关问题的讨论 | 第50-53页 |
| ·输入、输出值的归一化 | 第50页 |
| ·权值和阈值的初始化 | 第50-51页 |
| ·学习因子的确定 | 第51页 |
| ·动量系数的确定 | 第51-52页 |
| ·隐层节点数的确定 | 第52页 |
| ·训练样本的选取 | 第52-53页 |
| ·BP神经网络结构和参数 | 第53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 CBR成本估算法 | 第54-70页 |
| ·CBR技术 | 第54-58页 |
| ·CBR概述 | 第54-55页 |
| ·CBR基本原理 | 第55页 |
| ·CBR关键技术 | 第55-57页 |
| ·系统的CBR模型 | 第57-58页 |
| ·实例的表示 | 第58-60页 |
| ·实例的索引 | 第60-61页 |
| ·实例的检索 | 第61-65页 |
| ·最近邻居法检索模型 | 第61-63页 |
| ·最近邻居法 | 第61-62页 |
| ·特征权重的确定 | 第62-63页 |
| ·BP神经网络检索模型 | 第63-65页 |
| ·实例的修改 | 第65-68页 |
| ·交互式改写法 | 第65-66页 |
| ·基于规则改写法 | 第66-67页 |
| ·指数平滑改写法 | 第67-68页 |
| ·实例的学习 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 系统运行示例 | 第70-79页 |
| ·实例1:工时法 | 第70-72页 |
| ·实例2:CBR方法 | 第72-75页 |
| ·实例3:BP神经网络法 | 第75-78页 |
| ·神经网络训练 | 第76-78页 |
| ·神经网络成本估算 | 第78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 总结与展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第86页 |
