基于BP神经网络铸铁性能的快速预测

摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章 绪论	第9-17页
·课题背景和意义	第9-11页
·热分析法在铸造领域的应用	第11-12页
·人工神经网络国内外现状及应用	第12-14页
·本课题的目的及主要研究内容	第14-17页
第2章 BP 神经网络原理及其适用性	第17-26页
·BP 神经网络	第17-18页
·BP 神经网络原理	第18-20页
·BP 网络学习算法模型的确立	第20-23页
·BP 算法步骤	第23页
·BP 网络存在的问题及改进	第23-24页
·BP 神经网络的适用性	第24页
·本章小结	第24-26页
第3章 铸铁热分析数学模型中温度数据的采集	第26-37页
·铸铁热分析的基本原理	第26-27页
·铸铁温度数据与铸铁质量关系的研究	第27-31页
·铸铁冷却曲线特征温度数据的采集	第31-36页
·本章小结	第36-37页
第4章 用于铸铁力学性能快速预测的网络模型建设	第37-57页
·MATLAB 软件简介	第37-39页
·BP 网络的设计	第39-44页
·网络的层数	第39-40页
·隐含层的神经元数	第40页
·初始权值的选取	第40-41页
·学习速率	第41页
·训练次数和训练精度的确定	第41-42页
·网络模型的确定	第42-44页
·BP 神经网络的创建	第44-46页
·数据预处理	第44-46页
·网络参数的创建	第46页
·网络的创建与训练	第46页
·预测值与实际值的比较	第46-56页
·本章小结	第56-57页
第5章 总结和展望	第57-58页
参考文献	第58-62页
攻读硕士期间已发表的论文	第62-64页
致谢	第64页