| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| CONTENTS | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-27页 |
| ·研究背景 | 第13-20页 |
| ·高性能混凝土配合比智能化设计概述 | 第13-20页 |
| ·本论文研究的必要性 | 第20页 |
| ·高性能混凝土原材料要求概述 | 第20-24页 |
| ·本文的研究思路、研究内容与技术路线 | 第24-26页 |
| ·研究内容 | 第24-25页 |
| ·研究思路及技术路线 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第二章 神经网络基本原理和网络模型的介绍 | 第27-37页 |
| ·MATLAB语言及其神经网络工具箱概述 | 第27-28页 |
| ·MATLAB语言 | 第27页 |
| ·MATLAB神经网络工具箱概述 | 第27-28页 |
| ·系统网络模型的选取 | 第28-29页 |
| ·BP神经网络及其基本原理 | 第29-35页 |
| ·BP神经网络简介 | 第29页 |
| ·BP网络结构模型原理图 | 第29-30页 |
| ·BP学习算法误差的调整过程 | 第30-35页 |
| ·MATLAB界面设计工具—GUI概述 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于BP神经网络的高性能混凝土配合比系统总体设计 | 第37-59页 |
| ·BP网络参数选取与确定 | 第37-39页 |
| ·输入单元的选择 | 第37页 |
| ·输出单元的选择 | 第37页 |
| ·隐含层数目的确定 | 第37-38页 |
| ·材料用量范围的考虑 | 第38-39页 |
| ·神经网络训练程序与性能误差结果 | 第39-48页 |
| ·神经网络训练程序 | 第39-41页 |
| ·BP网络训练样本 | 第41-46页 |
| ·训练后网络的误差 | 第46-48页 |
| ·系统界面设计 | 第48-49页 |
| ·GUI设计的方法和基本步骤 | 第48页 |
| ·本文配合比系统的GUI设计 | 第48-49页 |
| ·本文配合比系统主程序 | 第49-56页 |
| ·独立文件的编制 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第四章 高性能混凝土配合比智能化系统的应用 | 第59-67页 |
| ·基于高性能混凝土配合比智能化系统的试验概述 | 第59-65页 |
| ·高性能混凝土立方抗压强度试验 | 第59-63页 |
| ·试验结果 | 第63-65页 |
| ·对试验结果的评价 | 第65-66页 |
| ·试验结果分析 | 第65页 |
| ·对配合比设计系统的分析及评价 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 结论与展望 | 第67-69页 |
| ·结论 | 第67页 |
| ·展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75页 |