RBF在钢铁材质缺陷检测中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题来源及研究目的 | 第10-11页 |
| ·电磁无损检测技术的发展历史及现状 | 第11-13页 |
| ·神经网络 | 第13-15页 |
| ·本课题研究的主要内容 | 第15-17页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第17-32页 |
| ·电磁无损检测技术 | 第17-20页 |
| ·电磁无损检测概述 | 第17页 |
| ·电磁无损检测技术原理 | 第17-18页 |
| ·初始幅值磁导率法检测 | 第18-20页 |
| ·可编程逻辑器件 | 第20-27页 |
| ·FPGA 和CPLD 概述 | 第21页 |
| ·FPGA/CPLD 的基本结构 | 第21-24页 |
| ·NiosⅡ软核处理器 | 第24-25页 |
| ·Avalon 总线架构 | 第25-27页 |
| ·SOPC 片上系统 | 第27-28页 |
| ·RBF 神经网络 | 第28-31页 |
| ·神经元模型 | 第28-29页 |
| ·RBF 神经网络原理 | 第29-30页 |
| ·RBF 神经网络训练方法 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 钢铁材质分选系统的组成 | 第32-38页 |
| ·钢铁材质分选系统的总体结构 | 第32-33页 |
| ·芯片选择和设计原理图 | 第33-37页 |
| ·可编程逻辑芯片 | 第33-35页 |
| ·存储芯片 | 第35页 |
| ·数模与模数转换芯片 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 RBF 网络检测模型的实现 | 第38-54页 |
| ·RBF 网络的结构设计 | 第38-43页 |
| ·RBF 神经网络的层数 | 第38-39页 |
| ·RBF 网络输入层节点数的确定原则 | 第39-40页 |
| ·RBF 网络输出层节点数的确定原则 | 第40页 |
| ·裂纹检测参数和输入层神经元数 | 第40-42页 |
| ·隐节点数和输出节点数 | 第42-43页 |
| ·RBF 网络训练样本的处理 | 第43-45页 |
| ·样本的选择 | 第43-44页 |
| ·样本的数据标准化处理 | 第44-45页 |
| ·神经网络的参数确定 | 第45-47页 |
| ·隐层神经元个数L | 第46-47页 |
| ·确定中心和宽度 | 第47页 |
| ·权值的选择 | 第47页 |
| ·RBF 的软件实现 | 第47-51页 |
| ·软件实现的功能 | 第47-48页 |
| ·具体实现函数 | 第48-51页 |
| ·RBF 检测模型加入SOPC 系统 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 对RBF 网络的测试和验证 | 第54-58页 |
| ·测试仿真的工具函数 | 第54-55页 |
| ·网络测试 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
