| 中文摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第11-14页 |
| 1.3 论文研究内容及结构 | 第14-15页 |
| 1.4 特色与创新 | 第15-18页 |
| 第二章 多响应参数优化的改进响应曲面法 | 第18-25页 |
| 2.1 改进的响应曲面法 | 第18-19页 |
| 2.2 电铸自支撑金刚石-镍复合膜制作工艺参数优化 | 第19-24页 |
| 2.2.1 电铸工艺试验数据 | 第19-20页 |
| 2.2.2 改进多响应参数优化 | 第20-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于神经网络的全局参数优化 | 第25-44页 |
| 3.1 加权主成分分析法 | 第25-27页 |
| 3.2 人工神经网络模型 | 第27-30页 |
| 3.3 基于神经网络的全局参数优化方法 | 第30-32页 |
| 3.4 案例分析 | 第32-43页 |
| 3.4.1 防眩玻璃的化学蚀刻工艺参数优化 | 第32-37页 |
| 3.4.2 金属化聚丙烯薄膜电容器聚合工艺参数优化 | 第37-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于神经网络预测的多响应参数优化 | 第44-52页 |
| 4.1 基于神经网络预测的多响应参数优化方法 | 第44-45页 |
| 4.2 案例分析 | 第45-50页 |
| 4.2.1 基于回归预测模型的参数优化 | 第47-48页 |
| 4.2.2 神经网络模型模拟曲面分析 | 第48-49页 |
| 4.2.3 基于RBF神经网络预测模型的参数优化 | 第49-50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 全文总结 | 第52页 |
| 5.2 工作展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 作者简介 | 第61页 |