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基于BP人工神经网络的发动机生产作业环境综合评价模型

致谢第7-8页
摘要第8-9页
ABSTRACT第9页
第一章 绪论第15-21页
    1.1 研究背景及意义第15页
    1.2 国内外研究现状第15-17页
        1.2.1 作业环境评价第15-16页
        1.2.2 舒适度评价第16页
        1.2.3 基于人工神经网络的综合评价第16-17页
    1.3 主要研究内容第17-18页
    1.4 技术路线第18-19页
    1.5 研究方法第19-20页
    1.6 研究的创新点第20-21页
第二章 发动机生产作业环境评价若干关键问题第21-45页
    2.1 发动机生产车间作业环境及其评价指标体系构建第22-35页
        2.1.1 温度第23-26页
        2.1.2 湿度第26-28页
        2.1.3 气流速度第28-29页
        2.1.4 油雾第29-30页
        2.1.5 噪声第30-31页
        2.1.6 照明第31-33页
        2.1.7 综合评价指标体系第33-35页
    2.2 指标数据收集与处理方法第35-39页
        2.2.1 指标数据收集方法第35-37页
        2.2.2 具有波动变化特征的指标值的处理第37-39页
    2.3 异常数据检测与修正方法第39-44页
        2.3.1 异常数据问题的重要特征第39-41页
        2.3.2 数据预处理技术第41页
        2.3.3 异常数据检测方法第41-44页
    2.4 本章小结第44-45页
第三章 人工神经网络理论第45-55页
    3.1 人工神经网络的发展史及应用第45-48页
        3.1.1 人工神经网络的发展史第45-47页
        3.1.2 人工神经网络的应用第47-48页
    3.2 人工神经网络模型第48-50页
        3.2.1 连接权值第49页
        3.2.2 神经网络状态第49-50页
        3.2.3 神经网络的输出第50页
    3.3 神经网络的结构第50-51页
    3.4 神经网络的特点第51-52页
    3.5 神经网络的学习方式第52-53页
    3.6 本章小结第53-55页
第四章 基于BP人工神经网络的发动机作业环境综合评价模型第55-73页
    4.1 BP算法的数学描述第55-58页
    4.2 BP网络学习算法第58-61页
        4.2.1 标准BP算法第58-60页
        4.2.2 动量BP算法第60页
        4.2.3 学习率可变的BP算法第60-61页
    4.3 BP算法的改进第61-63页
    4.4 基于BP人工神经网络的发动机作业环境综合评价模型第63-66页
    4.5 生产作业环境的综合评价第66-69页
        4.5.1 样本的采集与处理第66-68页
        4.5.2 BP神经网络训练及结果分析第68-69页
    4.6 改善发动机生产车间人机作业环境第69-70页
        4.6.1 光环境改善第69页
        4.6.2 微气候环境改善第69-70页
        4.6.3 车间噪声的改善第70页
        4.6.4 车间油雾控制第70页
    4.7 本章小结第70-73页
第五章 总结与展望第73-75页
    5.1 论文成果总结第73页
    5.2 工作展望第73-75页
参考文献第75-79页
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况第79页

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