| 摘要 | 第6-8页 |
| abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究内容 | 第11-12页 |
| 1.3 课题的研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3.1 水泥强度研究 | 第12-13页 |
| 1.3.2 混凝土强度研究 | 第13-15页 |
| 1.4 本文的主要工作及创新点 | 第15-16页 |
| 1.4.1 论文的主要工作 | 第15-16页 |
| 1.4.2 论文创新点 | 第16页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 基于二维微观结构图像的水泥强度估测 | 第18-33页 |
| 2.1 基于二维微观结构图像特征和神经网络的水泥强度估测 | 第18-27页 |
| 2.1.1 水泥水化过程与微观结构图像 | 第18-19页 |
| 2.1.2 微观结构图像特征提取 | 第19-23页 |
| 2.1.3 神经网络 | 第23-24页 |
| 2.1.4 算法分析 | 第24-25页 |
| 2.1.5 实验设计与结果分析 | 第25-27页 |
| 2.2 基于二维微观结构图像和卷积神经网络的水泥强度估测 | 第27-32页 |
| 2.2.1 卷积神经网络 | 第28-29页 |
| 2.2.2 算法分析 | 第29-30页 |
| 2.2.3 实验设计与结果分析 | 第30-32页 |
| 2.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 GPU环境下基于三维微观结构图像特征的水泥强度估测 | 第33-49页 |
| 3.1 基于三维微观结构图像特征的水泥强度估测 | 第34-40页 |
| 3.1.1 三维微观结构图像特征提取 | 第34-35页 |
| 3.1.2 深度信念网络 | 第35-36页 |
| 3.1.3 算法分析 | 第36-37页 |
| 3.1.4 实验设计与结果分析 | 第37-40页 |
| 3.2 基于三维微观结构图像特征的水泥强度估测并行化 | 第40-48页 |
| 3.2.1 GPU | 第40-41页 |
| 3.2.2 CUDA基础 | 第41-44页 |
| 3.2.3 算法分析 | 第44-47页 |
| 3.2.4 实验设计与结果分析 | 第47-48页 |
| 3.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 混凝土强度估测 | 第49-55页 |
| 4.1 混凝土数据 | 第49-51页 |
| 4.2 堆叠自编码器 | 第51-53页 |
| 4.3 算法分析 | 第53页 |
| 4.4 实验设计与结果分析 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 结论与展望 | 第55-58页 |
| 5.1 全文总结 | 第55-56页 |
| 5.2 工作展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 附录 | 第65-67页 |
