织物悬垂性能预测与评价系统的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第11-12页 |
| ·本文组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 系统的总体构架分析与后台数据库的建立 | 第14-26页 |
| ·系统分析 | 第14-16页 |
| ·系统需求分析 | 第14-15页 |
| ·功能需求分析 | 第15页 |
| ·系统特点分析 | 第15-16页 |
| ·系统架构选择 | 第16-17页 |
| ·系统功能结构 | 第17-20页 |
| ·UML 系统建模 | 第17-19页 |
| ·功能模块设计 | 第19-20页 |
| ·后台数据库系统的建立 | 第20-26页 |
| ·数据库设计原则 | 第20-21页 |
| ·数据库需求分析 | 第21-22页 |
| ·E-R 图分析 | 第22页 |
| ·数据库逻辑与物理设计 | 第22-26页 |
| 第3章 BP 算法在悬垂性能预测方面的应用研究 | 第26-40页 |
| ·预测技术的基本理论 | 第26-31页 |
| ·预测学原理 | 第26页 |
| ·神经网络概述 | 第26-28页 |
| ·BP 算法预测原理 | 第28-31页 |
| ·BP 算法简介 | 第28-29页 |
| ·BP 算法具体流程 | 第29-31页 |
| ·悬垂性能预测的实现 | 第31-40页 |
| ·BP 预测网络建模 | 第31-35页 |
| ·网络参数的确定 | 第31-32页 |
| ·学习算法的确定 | 第32-35页 |
| ·预测过程的实现 | 第35-40页 |
| ·数据的获取与预处理 | 第35页 |
| ·预测模型训练效果的评价 | 第35-37页 |
| ·预测结果分析 | 第37-40页 |
| 第4章 悬垂性能评价方法的研究与实现 | 第40-57页 |
| ·悬垂性能评价体系的建立 | 第40-42页 |
| ·合理的悬垂性能评价体系建立的原则 | 第40页 |
| ·评价指标的确定 | 第40-42页 |
| ·模糊聚类分析基本知识 | 第42-48页 |
| ·聚类分析的一般过程 | 第42-43页 |
| ·常用的悬垂性分类方法FCM | 第43-45页 |
| ·FCM 算法简介 | 第43-44页 |
| ·FCM 算法的缺陷分析 | 第44-45页 |
| ·FPCM 算法的原理介绍 | 第45-48页 |
| ·FPCM 算法在悬垂性数据聚类分析中的应用 | 第48-54页 |
| ·实验数据的获取 | 第48页 |
| ·模糊聚类结果 | 第48-52页 |
| ·样本集中噪声数据的剔除 | 第48-50页 |
| ·剔除噪声数据后的模糊聚类结果 | 第50-52页 |
| ·悬垂性能评价分析 | 第52-54页 |
| ·模糊聚类结果与主观评定的比较分析 | 第54-57页 |
| 第5章 悬垂性能预测与评价系统的具体实现 | 第57-71页 |
| ·系统开发环境 | 第57-58页 |
| ·系统开发工具的选择 | 第57页 |
| ·开发平台技术优势 | 第57-58页 |
| ·数据库的连接实现 | 第58-59页 |
| ·ADO.NET 数据访问模型 | 第58页 |
| ·数据库连接与操作 | 第58-59页 |
| ·系统功能实现 | 第59-71页 |
| ·用户管理模块 | 第60-62页 |
| ·实现功能 | 第60页 |
| ·用户界面设计 | 第60-62页 |
| ·样本数据管理模块 | 第62-65页 |
| ·实现功能 | 第62页 |
| ·用户界面设计 | 第62-65页 |
| ·悬垂性能预测模块 | 第65-67页 |
| ·实现功能 | 第65页 |
| ·用户界面设计 | 第65-67页 |
| ·悬垂性能评价模块 | 第67-70页 |
| ·实现功能 | 第67-68页 |
| ·用户界面设计 | 第68-70页 |
| ·辅助功能模块 | 第70-71页 |
| 第6章 总结与展望 | 第71-73页 |
| ·工作总结 | 第71-72页 |
| ·待进一步研究的问题 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
