| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-21页 |
| ·对海洋腐蚀环境因子的认识 | 第7-11页 |
| ·海水的主要物理化学性质 | 第7-8页 |
| ·影响腐蚀的海水环境因素 | 第8-11页 |
| ·目前研究海洋腐蚀所应用的分析模型及成果 | 第11-17页 |
| ·灰度关联预测模型及成果 | 第11-14页 |
| ·人工神经网络预测模型及成果 | 第14-15页 |
| ·BP 人工神经网络模型及成果 | 第15-17页 |
| ·腐蚀数据库 | 第17-20页 |
| ·VB 访问数据库概述 | 第17-18页 |
| ·腐蚀数据库的发展 | 第18-20页 |
| ·本论文的研究目的与意义 | 第20-21页 |
| 第二章 人工神经网络预测模型的建立 | 第21-41页 |
| ·组合人工神经网络的原理及优点 | 第21-23页 |
| ·SOM 网络对训练样本分类 | 第23-33页 |
| ·SOM 网络的基本原理 | 第23-24页 |
| ·SOM 网络算法 | 第24-25页 |
| ·SOM 网络对样本分类 | 第25-33页 |
| ·用径向基函数（RBF）网络训练和仿真过程 | 第33-40页 |
| ·RBF 网络的基本原理和结构 | 第33-34页 |
| ·RBF 网络学习算法 | 第34-35页 |
| ·RBF 网络的训练过程 | 第35-39页 |
| ·预测结果分析 | 第39-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第三章 建立腐蚀查询数据库 | 第41-47页 |
| ·确立海水腐蚀环境参数组 | 第41-44页 |
| ·用VB 实现对ACESS 数据库的数据调用管理 | 第44-46页 |
| ·Data 控件和SQL 语句来实现腐蚀数据的快速查询 | 第44-45页 |
| ·设计数据库查询界面 | 第45-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第四章 数据库的验证及应用 | 第47-53页 |
| ·对表层海水腐蚀趋势预测验证 | 第47-49页 |
| ·实际预测结果的误差分析 | 第49-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第五章 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 攻读硕士期间发表论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附录 电化学测试不同海水环境条件下钢材腐蚀速度（海洋所提供） | 第61-66页 |