| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1. 绪论 | 第9-14页 |
| ·MEMS的基本概念及国内外目前的研究现状 | 第9-10页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·神经网络的发展历程 | 第11-13页 |
| ·本文整体构架 | 第13-14页 |
| 2. BP网络和RBF网络的研究及其改进 | 第14-22页 |
| ·人工神经网络的模型介绍 | 第14-16页 |
| ·人工神经元的模型 | 第14-15页 |
| ·激活转移函数 | 第15-16页 |
| ·人工神经网络的类型 | 第16页 |
| ·BP神经网络 | 第16-19页 |
| ·BP网络模型与结构图 | 第16页 |
| ·BP学习规则 | 第16-17页 |
| ·BP神经网络的设计过程 | 第17-18页 |
| ·BP网络的不足之处 | 第18页 |
| ·BP网络的改进方法 | 第18-19页 |
| ·MATLAB神经网络工具箱中的BP网络函数介绍 | 第19页 |
| ·RBF神经网络 | 第19-22页 |
| ·RBF神经网络模型结构 | 第20页 |
| ·RBF神经网络学习算法 | 第20-21页 |
| ·MATLAB神经网络工具箱中的RBF网络函数介绍 | 第21-22页 |
| 3. 微悬臂梁力学性质分析 | 第22-34页 |
| ·结构梁的结构 | 第22-26页 |
| ·静态偏转 | 第22-24页 |
| ·振荡运动 | 第24页 |
| ·结构梁的失效 | 第24-26页 |
| ·结构梁的力学特性分析 | 第26-29页 |
| ·指明分析的力学部分 | 第26-27页 |
| ·数据的预处理与算法介绍 | 第27-29页 |
| ·通过实验数据验证理论公式的可靠性 | 第29-34页 |
| ·数据的误差结果 | 第29-30页 |
| ·数据曲线运行结果 | 第30-34页 |
| 4. BP网络对微结构非线性部分加载力—挠度的函数逼近 | 第34-38页 |
| ·微结构BP神经网络模型构建及函数逼近 | 第34-38页 |
| ·BP网络模型介绍 | 第34页 |
| ·数据的预处理 | 第34页 |
| ·输入输出的确定 | 第34页 |
| ·各层的激活函数 | 第34页 |
| ·初始权值的选取 | 第34页 |
| ·隐含层神经元个数的选择 | 第34-35页 |
| ·BP网络训练函数的选取 | 第35-36页 |
| ·网络训练结果 | 第36-38页 |
| 5. BP网络和RBF网路对微结构加载力—挠度关系预测 | 第38-44页 |
| ·微结构BP神经网络模型构建及预测 | 第38-40页 |
| ·数据的预处理 | 第38页 |
| ·输入输出的确定 | 第38页 |
| ·各层的激活函数 | 第38页 |
| ·隐含层神经元个数的选择 | 第38页 |
| ·训练后的网络预测结果 | 第38-40页 |
| ·微结构RBF网络模型构建及预测 | 第40-42页 |
| ·RBF网络模型介绍 | 第40-41页 |
| ·数据的预处理 | 第41页 |
| ·训练后的网络预测结果 | 第41-42页 |
| ·BP神经网络和RBF网络的预测比较 | 第42-44页 |
| 结论 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-47页 |
| 攻读博士(硕士)学位期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48页 |
