摘要 | 第3-4页 |
Abstract | 第4-5页 |
1 绪论 | 第8-14页 |
1.1 课题研究背景及意义 | 第8-10页 |
1.2 国内外研究进展及现状 | 第10-12页 |
1.2.1 国内发展状况 | 第10-11页 |
1.2.2 国外发展状况 | 第11-12页 |
1.3 本章小结与任务安排 | 第12-14页 |
2 理论分析 | 第14-24页 |
2.1 API计算公式分析 | 第14-17页 |
2.2 人工神经网络 | 第17-23页 |
2.2.1 人工神经网络的原理 | 第18-20页 |
2.2.2 BP神经网络模型的原理及其设计 | 第20-23页 |
2.3 本章小结 | 第23-24页 |
3 系统总体方案 | 第24-34页 |
3.1 方案综述 | 第24-25页 |
3.2 无线数据采集系统方案 | 第25-28页 |
3.2.1 无线数据采集系统概述 | 第25-26页 |
3.2.2 模拟量转换电路设计 | 第26页 |
3.2.3 无线数据传输电路设计 | 第26-27页 |
3.2.4 显示电路设计 | 第27页 |
3.2.5 数据采集下位机PCB设计 | 第27-28页 |
3.3 软件方案 | 第28-31页 |
3.3.1 数据库设计 | 第28-30页 |
3.3.2 前端软件整体方案 | 第30-31页 |
3.4 质量评估模型设计 | 第31-32页 |
3.5 本章小结 | 第32-34页 |
4 软件设计 | 第34-46页 |
4.1 用户信息管理模块 | 第36页 |
4.2 检测方案建立模块 | 第36-37页 |
4.3 数据分析模块 | 第37-41页 |
4.4 数据查询模块 | 第41页 |
4.5 无线数据采集模块 | 第41-45页 |
4.6 报表打印模块 | 第45页 |
4.7 本章小结 | 第45-46页 |
5 模型建立与实验分析 | 第46-60页 |
5.1 数据来源 | 第46页 |
5.2 基于多元回归法的质量评估模型 | 第46-48页 |
5.3 基于BP神经网络模型的质量评估模型 | 第48-57页 |
5.3.1 数据的预处理 | 第48-49页 |
5.3.2 基本BP网络的评估模型 | 第49-50页 |
5.3.3 基于附加动量法的评估模型 | 第50-51页 |
5.3.4 基于学习速率自适应法的评估模型 | 第51-52页 |
5.3.5 基于Levenberg-Maquardt法的评估模型 | 第52-57页 |
5.4 本章小结 | 第57-60页 |
6 总结与展望 | 第60-62页 |
6.1 总结 | 第60页 |
6.2 展望 | 第60-62页 |
致谢 | 第62-64页 |
参考文献 | 第64-68页 |
攻读硕士学位期间研究成果 | 第68-70页 |
附录 | 第70页 |