基于案例推理与神经网络的建筑成本预测研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 选题背景 | 第9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 本文研究的预测方法及其产生背景 | 第12-16页 |
| 1.3.1 基于案例推理的产生背景 | 第12页 |
| 1.3.2 基于案例推理的应用 | 第12-13页 |
| 1.3.3 人工神经网络的产生背景 | 第13-14页 |
| 1.3.4 人工神经网络的应用 | 第14-16页 |
| 1.4 论文的主要内容及组织 | 第16-17页 |
| 第2章 基于案例推理的建筑成本预测 | 第17-27页 |
| 2.1 基于案例推理技术简介 | 第17-21页 |
| 2.1.1 案例的表示 | 第18-20页 |
| 2.1.2 案例的检索策略 | 第20-21页 |
| 2.2 建筑成本预测系统软件设计 | 第21-23页 |
| 2.3 基于案例推理的建筑成本预测系统演示 | 第23-27页 |
| 第3章 基于神经网络的建筑成本预测 | 第27-40页 |
| 3.1 人工神经网络简介 | 第27-29页 |
| 3.2 人工神经元模型 | 第29-31页 |
| 3.3 基本的BP算法 | 第31-35页 |
| 3.4 基于人工神经网络的建筑成本预测系统演示 | 第35-40页 |
| 第4章 基于案例推理与人工神经网络的建筑成本预测 | 第40-51页 |
| 4.1 基于案例的推理与人工神经网络结合的讨论 | 第40页 |
| 4.2 使用神经网络进行相似度计算 | 第40-41页 |
| 4.3 使用神经网络进行案例调整 | 第41-50页 |
| 4.3.1 调整方案一 | 第41-46页 |
| 4.3.2 调整方案二 | 第46-50页 |
| 4.4 结论 | 第50-51页 |
| 第5章 总结和展望 | 第51-52页 |
| 5.1 总结 | 第51页 |
| 5.2 展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
