| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·人工神经网络在材料研究中的应用 | 第7-9页 |
| ·碳化硅材料的研究现状及应用 | 第9-10页 |
| ·本课题的研究任务 | 第10-13页 |
| 第二章 人工神经网络专家系统和 BP 算法的介绍 | 第13-27页 |
| ·专家系统的简介 | 第13-16页 |
| ·专家系统的基本结构 | 第13-15页 |
| ·专家系统的特点 | 第15页 |
| ·专家系统的应用领域 | 第15-16页 |
| ·人工神经网络简介 | 第16-20页 |
| ·人工神经网络发展史 | 第17-18页 |
| ·神经网络的学习方式和学习规则 | 第18页 |
| ·人工神经网络的分类 | 第18-19页 |
| ·人工神经网络的特征 | 第19-20页 |
| ·BP 学习算法 | 第20-26页 |
| ·BP 算法原理 | 第20-23页 |
| ·BP 算法的步骤 | 第23-24页 |
| ·BP 神经网络的设计 | 第24-25页 |
| ·BP 网络算法的优缺点 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 Visual Studio 2005 和 SQL Server 2005 的相关理论及技术 | 第27-33页 |
| ·Visual C#简介 | 第27-29页 |
| ·.NET 框架 | 第28页 |
| ·C#项目的类型 | 第28-29页 |
| ·SQL Server2005 简介 | 第29-30页 |
| ·SQL Server2005 数据库的特征 | 第29-30页 |
| ·SQL Server2005 系统数据库 | 第30页 |
| ·数据库访问技术——ADO.NET | 第30-32页 |
| ·ADO.NET 的体系结构 | 第30-31页 |
| ·ADO.NET 访问数据库的过程 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 碳化硅人工神经网络专家系统的设计与研究 | 第33-43页 |
| ·系统任务概述 | 第33页 |
| ·系统功能模块设计 | 第33-36页 |
| ·数据库功能 | 第34-35页 |
| ·网络训练功能和预测功能 | 第35-36页 |
| ·数据库的建立 | 第36-38页 |
| ·BP 算法的实现 | 第38-42页 |
| ·BP 算法的改进 | 第38-39页 |
| ·数据处理 | 第39页 |
| ·隐含层数和隐含层节点数的确定 | 第39-40页 |
| ·改进后的 BP 算法步骤 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 系统测试运行 | 第43-59页 |
| ·系统数据库测试运行 | 第44-46页 |
| ·添加数据 | 第45页 |
| ·性能查询 | 第45-46页 |
| ·数据的删除和修改 | 第46页 |
| ·系统网络训练测试运行 | 第46-50页 |
| ·网络训练 | 第47-49页 |
| ·网络预测功能 | 第49-50页 |
| ·网络训练结果记录及分析 | 第50-57页 |
| ·调节网络参数，优化网络 | 第50-54页 |
| ·通过处理数据，优化网络 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第六章 总结和展望 | 第59-61页 |
| ·本文总结 | 第59页 |
| ·研究展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 | 第67-68页 |