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RBF网在机械加工误差复映中的应用技术研究

第一章 绪 论第1-8页
   ·本文研究的目的与意义第5页
   ·本文研究的主要内容第5-6页
   ·本文的主要研究工作第6-8页
第二章 人工神经网络的发展及前景第8-17页
   ·人工神经网络的提出第8-9页
   ·冯.诺依曼型计算机与人脑的比较第9-10页
   ·什么是人工神经网络第10页
   ·人工神经网络的发展简史第10-14页
   ·国内研究概况第14页
   ·人工神经网络现状第14-16页
   ·人工神经网络的展望第16-17页
第三章 减小机械加工误差复映可行技术第17-21页
   ·误差复映理论第17-19页
   ·减少误差复映的方法第19页
   ·减少误差复映的新技术第19-21页
第四章 前向神经网络第21-40页
   ·人工神经网络的基本理论第21-24页
     ·神经生物学基础第21-22页
     ·神经元的数学模型第22-23页
     ·神经元的转移函数第23-24页
   ·人工神经网络的学习方法第24-27页
     ·ANN的学习方法第25页
     ·ANN的学习算法第25-27页
   ·误差反向传播网络第27-30页
     ·BP网络结构第27-29页
     ·BP学习算法第29页
     ·BP 网络的学习过程第29-30页
   ·BP算法的局限性第30页
   ·径向基函数神经网络第30-38页
     ·RBFN网络结构及学习算法第30-31页
     ·RRBFN的基函数形式第31-32页
     ·RBFN的学习方法第32-38页
   ·RBF网络与BP网络的比较第38-40页
     ·RBF网络的特点第38-39页
     ·RBF网络与BP网络的比较第39-40页
第五章 RBF网在机械加工误差复映的应用第40-54页
   ·RBF网络训练样本集的准备第40-47页
     ·实验数据的获取第40-41页
     ·实验数据第41-47页
   ·RBF网络设计第47-54页
     ·问题的描述第47页
     ·网络结构的确定和设计第47-52页
     ·计算结果分析第52-54页
第六章 结  论第54-56页
致谢第56-57页
参考文献第57-63页
摘要第63-65页
Abstract第65-67页
附录第67-69页

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