钢材力学性能预测系统的研发
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景和意义 | 第11-14页 |
| ·研究背景 | 第11-13页 |
| ·研究意义 | 第13-14页 |
| ·国内外发展情况 | 第14-16页 |
| ·论文的主要内容 | 第16-17页 |
| 第2章 数据预处理和信息挖掘 | 第17-39页 |
| ·数据挖掘过程 | 第17-18页 |
| ·数据预处理 | 第18-20页 |
| ·基于PCA和减法聚类算法的数据降维模型 | 第20-27页 |
| ·主成分分析 | 第20-23页 |
| ·减法聚类 | 第23-25页 |
| ·降维模型算法实现 | 第25-27页 |
| ·粗糙集约简算法 | 第27-36页 |
| ·基于分辨矩阵的粗糙集属性约简 | 第27-29页 |
| ·数据离散化算法 | 第29-31页 |
| ·属性约简算法实现 | 第31-36页 |
| ·实例验证结果分析 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 基于BP神经网络的性能预测算法 | 第39-51页 |
| ·BP网络算法 | 第39-42页 |
| ·BP网络学习过程 | 第41-42页 |
| ·BP网络算法的性能分析 | 第42页 |
| ·遗传算法优化BP网络初始权值和阈值 | 第42-45页 |
| ·遗传算法基本要素 | 第42页 |
| ·算法流程 | 第42-43页 |
| ·遗传算法实现 | 第43-45页 |
| ·粒子群寻优算法 | 第45-47页 |
| ·粒子群算法基本理论 | 第45-46页 |
| ·粒子群算法模型建立 | 第46-47页 |
| ·优化算法性能比较 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 力学性能预测数据库管理系统设计 | 第51-63页 |
| ·力学性能预测系统总体结构设计 | 第51-54页 |
| ·系统需求分析 | 第51-52页 |
| ·结构设计 | 第52-54页 |
| ·数据库设计与建立 | 第54-55页 |
| ·数据库中规范化表的设计 | 第54-55页 |
| ·数据库模型图 | 第55页 |
| ·数据库管理系统人机界面设计 | 第55-61页 |
| ·预测系统管理功能模块设计 | 第57-58页 |
| ·预测系统数据录入及批量数据导入导出模块 | 第58-60页 |
| ·力学性能预测系统数据查询及维护模块设计 | 第60-61页 |
| ·预测系统用户人员管理模块设计 | 第61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第5章 预测系统操作流程及结论 | 第63-71页 |
| ·预测系统操作流程 | 第63-65页 |
| ·预测系统BP网络参数维护窗口 | 第65-66页 |
| ·预测系统主控制台模块 | 第66-71页 |
| 第6章 结论与展望 | 第71-73页 |
| ·结论 | 第71页 |
| ·展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
