| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-26页 |
| ·课题背景 | 第11-12页 |
| ·本课题研究的目的与意义 | 第12-13页 |
| ·课题研究现状 | 第13-24页 |
| ·硫酸盐还原菌的研究状况 | 第13-15页 |
| ·硫酸盐废水生物处理处理研究现状 | 第15-17页 |
| ·人工神经网络与遗传算法研究现状 | 第17-24页 |
| ·本论文主要研究内容 | 第24-26页 |
| 第2章 BP 神经网络与BP 算法 | 第26-36页 |
| ·生物神经网络与人工神经网络 | 第26-29页 |
| ·生物神经元的结构 | 第26页 |
| ·信息的产生、传递与接收 | 第26页 |
| ·信息的整合 | 第26-28页 |
| ·学习能力 | 第28-29页 |
| ·神经元的数学模型 | 第29-30页 |
| ·BP 神经网络 | 第30-31页 |
| ·单层感知器 | 第30页 |
| ·感知器学习算法 | 第30-31页 |
| ·误差反传神经网络 | 第31页 |
| ·BP 神经网络基本结构 | 第31-34页 |
| ·样本数据的初始化 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 遗传算法优化神经网络控制 | 第36-43页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第36-37页 |
| ·遗传算法的基本操作 | 第37-39页 |
| ·遗传算法优化神经网络的思想和步骤 | 第39-42页 |
| ·遗传算法优化神经网络结构 | 第40-41页 |
| ·遗传算法优化神经网络的权值 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于GA-NN 的产酸-硫酸盐还原系统建模 | 第43-53页 |
| ·原型试验 | 第43-44页 |
| ·GA-NN 模型的建立 | 第44-45页 |
| ·原始数据分类 | 第44页 |
| ·程序与算法流程 | 第44-45页 |
| ·参数的设定 | 第45页 |
| ·仿真结果 | 第45-49页 |
| ·模拟仿真结果与试验真值对比 | 第45-49页 |
| ·生态位图谱 | 第49页 |
| ·网络连接权值分析 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |