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遗传神经网络在粉煤灰混凝土强度预测和配合比设计中的应用

中文摘要第1-7页
1 引言第7-11页
 1.1 课题的研究背景与目的第7-9页
 1.2 技术方案第9-11页
 1.3 特色与创新第11页
2 遗传算法的基本原理和方法第11-19页
 2.1 遗传算法的基本概念第11-12页
 2.2 遗传算法的实现第12-18页
  2.2.1 编码操作第13-14页
  2.2.2 生成初始群体第14-15页
  2.2.3 遗传算法的基本操作第15-18页
 2.3 遗传算法的特点和优点第18-19页
3 神经网络的基本原理和方法第19-24页
 3.1 神经网络的基本概念第19-20页
 3.2 前馈神经网络模型第20-21页
 3.3 BP学习算法(back-propagation)第21-24页
  3.3.1 BP模型第21-22页
  3.3.2 学习算法第22-23页
  3.3.3 BP学习算法的缺点第23-24页
4 用GA优化神经网络的基本原理第24-27页
 4.1 用GA优化神经网络的基本思想第24-25页
 4.2 用GA优化神经网络权重第25-27页
5 应用遗传神经网进行粉煤灰混凝土强度预测和配合比设计第27-47页
 5.1 用GA+BP优化神经网络权重第27-29页
 5.2 粉煤灰混凝土强度预测模型的建立第29-33页
  5.2.1 数据标准化第29-31页
  5.2.2 模型中各种参数的设置第31页
  5.2.3 遗传算法设计第31-33页
 5.3 粉煤灰混凝土强度预测的计算机实现及其实例应用第33-43页
 5.4 粉煤灰混凝土配合比设计第43-47页
  5.4.1 基于遗传神经网的配合比设计的思想第43-44页
  5.4.2 具体实现步骤第44-46页
  5.4.3 应用实例第46-47页
6 相关问题探讨第47-48页
 6.1 模型参数的选取第47页
 6.2 模型的建立问题第47-48页
7 结语和展望第48-50页
参考文献第50-57页
英文摘要第57-58页
致谢第58页

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