| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 创新点摘要 | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-25页 |
| ·大庆油田油气管道防腐保温层使用情况调查 | 第11-13页 |
| ·外防腐材料使用情况 | 第11页 |
| ·保温腐材料使用情况 | 第11-12页 |
| ·防腐保温材料使用效果分析 | 第12-13页 |
| ·模式识别与故障诊断 | 第13-15页 |
| ·模式识别 | 第13-14页 |
| ·故障诊断 | 第14-15页 |
| ·人工神经网络原理 | 第15-21页 |
| ·人工神经网络简介 | 第15-17页 |
| ·人工神经网络特性 | 第17页 |
| ·激活函数(Activation Function)类型 | 第17-19页 |
| ·人工神经网络的训练 | 第19-20页 |
| ·人工神经网络的拓扑特性 | 第20-21页 |
| ·基于神经网络的智能诊断 | 第21-24页 |
| ·基于神经网络的智能诊断的形成 | 第21-22页 |
| ·人工神经网络的故障诊断能力 | 第22页 |
| ·人工神经网络用于故障诊断的结构 | 第22-23页 |
| ·基于神经网络的智能诊断方法 | 第23-24页 |
| ·论文主要研究内容 | 第24-25页 |
| 第二章 多层前馈型神经网络 | 第25-31页 |
| ·多层前馈神经网络模型 | 第25-28页 |
| ·网络拓扑结构 | 第25页 |
| ·BP 学习算法 | 第25-27页 |
| ·BP 学习算法改进 | 第27-28页 |
| ·网络结构参数分析 | 第28-31页 |
| ·隐层数的分析 | 第28页 |
| ·隐层节点数的分析 | 第28-29页 |
| ·隐层节点数的确定 | 第29-31页 |
| 第三章 管道防腐保温层现场检测方法 | 第31-35页 |
| ·交流电衰减法（PCM） | 第31-32页 |
| ·交流电衰减法（PCM）测试原理 | 第31页 |
| ·交流电衰减法（PCM）优点与局限性 | 第31-32页 |
| ·地面音频检漏法 | 第32-34页 |
| ·地面音频检漏法检测原理 | 第32-33页 |
| ·地面音频检漏法优点与局限性 | 第33-34页 |
| ·现场开挖验证技术 | 第34-35页 |
| ·现场开挖验证的目的及依据 | 第34页 |
| ·现场开挖验证的程序 | 第34-35页 |
| 第四章 防腐保温层分级评价标准与现场检测 | 第35-39页 |
| ·管道防腐保温层分级评价准则 | 第35页 |
| ·管道防腐保温层现场检测结果 | 第35-39页 |
| 第五章 BP 网络对防腐保温层的故障诊断 | 第39-48页 |
| ·BP 网络构建 | 第39-41页 |
| ·网络结构 | 第39-40页 |
| ·数据样本 | 第40页 |
| ·训练方法 | 第40页 |
| ·激活函数 | 第40-41页 |
| ·权值初始化 | 第41页 |
| ·基于基本BP 算法的预测 | 第41-44页 |
| ·基本BP 算法参数设置 | 第41-42页 |
| ·BP 网络模型拓扑结构的确定 | 第42-43页 |
| ·腐蚀行为预测 | 第43-44页 |
| ·基于改进BP 算法的预测 | 第44-48页 |
| ·有动量的梯度下降法 | 第44-46页 |
| ·有动量及自适应学习率的梯度下降法 | 第46-48页 |
| 结论 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 发表文章目录 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 详细摘要 | 第54-56页 |