人工神经网络在船体放样中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-12页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·研究现状 | 第9-10页 |
| ·国外BP 神经网络重构自由曲面的研究现状 | 第9-10页 |
| ·国内BP 神经网络应用于船体光顺的研究现状 | 第10页 |
| ·研究目的 | 第10页 |
| ·研究内容 | 第10-11页 |
| ·论文章节安排 | 第11页 |
| ·本章小结 | 第11-12页 |
| 2 BP 神经网络 | 第12-19页 |
| ·神经网络基本原理 | 第12-13页 |
| ·BP 神经网络基本原理 | 第13-16页 |
| ·BP 神经网络的优缺点 | 第16-17页 |
| ·BP 神经网络的优点 | 第16页 |
| ·BP 神经网络的缺点 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-19页 |
| 3 样条权函数神经网络 | 第19-31页 |
| ·样条权函数神经网络的主要概念 | 第19-22页 |
| ·投影与投影方程 | 第22-24页 |
| ·样条权函数神经网络的基本原理 | 第24-27页 |
| ·样条权函数方程的建立与求解 | 第27-30页 |
| ·样条权函数神经网络的优缺点 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 4 两种神经网络算法在船舶型线拟合方面的应用 | 第31-54页 |
| ·两种算法在船舶型线拟合方面的应用比较 | 第31-41页 |
| ·采用BP 算法进行船体型线拟合 | 第31-35页 |
| ·采用样条权函数进行船体型线拟合 | 第35-41页 |
| ·样条权函数进行船体型线拟合与光顺的几个问题 | 第41-53页 |
| ·端点条件问题 | 第41-45页 |
| ·判断曲线凹凸性并光顺型线的问题 | 第45-48页 |
| ·曲率较大的问题 | 第48-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 5 结论与展望 | 第54-56页 |
| ·论文工作总结 | 第54页 |
| ·后续工作展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 附录 | 第59-61页 |
