| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 速冻技术介绍 | 第9-11页 |
| 1.3 速冻时间研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 课题研究意义 | 第12-13页 |
| 1.5 论文的主要工作 | 第13页 |
| 1.6 论文结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 基于数值方法的速冻时间预测模型 | 第15-18页 |
| 2.1 模型假设 | 第15页 |
| 2.2 模型建立 | 第15-17页 |
| 2.3 小结 | 第17-18页 |
| 第三章 基于BP神经网络的速冻时间预测模型 | 第18-37页 |
| 3.1 人工神经网络理论 | 第18-19页 |
| 3.2 神经元模型 | 第19-22页 |
| 3.3 BP神经网络理论 | 第22-27页 |
| 3.4 基于BP神经网络的鲜食玉米速冻时间预测模型 | 第27-31页 |
| 3.5 基于BP神经网络速冻时间计算结果 | 第31-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于遗传算法优化的BP神经网络速冻时间预测模型 | 第37-45页 |
| 4.1 遗传算法介绍 | 第37-39页 |
| 4.2 基于遗传算法优化的BP神经网络算法 | 第39-40页 |
| 4.3 基于遗传算法优化的BP神经网络速冻时间预测模型 | 第40-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 基于径向基函数神经网络的速冻时间预测模型 | 第45-54页 |
| 5.1 径向基函数神经网络 | 第45-47页 |
| 5.2 BP神经网络与径向基神经网络的比较 | 第47-48页 |
| 5.3 基于径向基函数神经网络的速冻时间预测模型 | 第48-51页 |
| 5.4 模型误差对比分析 | 第51-53页 |
| 5.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 总结 | 第54页 |
| 6.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 作者简介 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
