| 第1章 绪论 | 第1-11页 |
| ·泵送混凝土的发展状况及存在的问题 | 第6-9页 |
| ·相关研究现状 | 第9-10页 |
| ·课题研究的目的与意义 | 第10页 |
| ·本文主要工作 | 第10-11页 |
| 第2章 专家系统和神经网络基本原理及系统模型的建立 | 第11-34页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·专家系统的概念 | 第12-13页 |
| ·专家知识的表示和推理 | 第13-24页 |
| ·谓词逻辑 | 第14-15页 |
| ·产生式表示法 | 第15-21页 |
| ·语义网络表示法 | 第21-22页 |
| ·框架表示法 | 第22-24页 |
| ·人工神经网络技术 | 第24-25页 |
| ·人工神经网络与专家系统的结合 | 第25-29页 |
| ·专家系统与神经网络的差异 | 第25-26页 |
| ·专家系统与神经网络的互补 | 第26页 |
| ·专家系统与神经网络的结合方式 | 第26-29页 |
| ·系统模型的建立 | 第29-32页 |
| ·系统的模型结构 | 第29-31页 |
| ·网络模型的选取 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第3章 基于神经网络的泵送混凝土专家系统总体设计 | 第34-40页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·泵送混凝土专家系统的知识表示与知识获取 | 第34-37页 |
| ·知识表示方法研究 | 第34-35页 |
| ·知识获取方法研究 | 第35-37页 |
| ·基于神经网络的专家系统总体设计 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 知识库与推理机 | 第40-57页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·神经网络学习模块设计 | 第40-48页 |
| ·BP学习算法原理 | 第40-44页 |
| ·BP学习算法描述 | 第44页 |
| ·BP网络参数选取与确定 | 第44-47页 |
| ·知识库的组建 | 第47-48页 |
| ·推理机模块设计 | 第48-50页 |
| ·样本数据标准化模块设计 | 第50-52页 |
| ·数据库管理模块设计 | 第52-56页 |
| ·泵送混凝土专家系统的数据库结构 | 第52-53页 |
| ·数据库管理模块软件设计 | 第53-56页 |
| ·ODBC及MFC数据库类 | 第53-54页 |
| ·数据库管理模块程序设计要点 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 神经网络知识库系统设计与实现 | 第57-65页 |
| ·知识的获取 | 第57页 |
| ·知识表示 | 第57-58页 |
| ·系统构造 | 第58-60页 |
| ·BP算法编程实现 | 第60-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·总结 | 第65页 |
| ·展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 硕士在学期间发表的论文 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |