| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第7-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-17页 |
| 1.1 论文研究背景 | 第13页 |
| 1.2 国内外相关领域的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 高校实验室安全评价的现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 BP神经网络和GA-BP神经网络的应用现状 | 第14-15页 |
| 1.3 论文研究的内容及其所做的工作 | 第15页 |
| 1.4 论文的意义与创新 | 第15-16页 |
| 1.5 论文的结构 | 第16-17页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第17-26页 |
| 2.1 BP神经网络 | 第17-21页 |
| 2.1.1 BP神经网络概述 | 第17页 |
| 2.1.2 BP神经网络学习过程 | 第17-19页 |
| 2.1.3 BP神经网络的求解设计 | 第19-21页 |
| 2.2 遗传算法 | 第21-25页 |
| 2.2.1 遗传算法概述 | 第21页 |
| 2.2.2 遗传算法的理论基础和基本思想 | 第21-22页 |
| 2.2.3 遗传算法的一般步骤和基本流程 | 第22-23页 |
| 2.2.4 遗传算法的求解设计 | 第23-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于BP神经网络的高校实验室安全评价 | 第26-34页 |
| 3.1 评价指标体系 | 第26-27页 |
| 3.2 基于BP神经网络的高校实验室安全评价模型构建 | 第27-30页 |
| 3.2.1 各层神经元个数的确定 | 第27-28页 |
| 3.2.2 BP神经网络评价模型的确定 | 第28-29页 |
| 3.2.3 传递函数的选择 | 第29页 |
| 3.2.4 网络学习算法选择 | 第29页 |
| 3.2.5 权值初始值的设定 | 第29-30页 |
| 3.3 基于BP神经网络的高校实验室安全评价过程 | 第30-33页 |
| 3.3.1 基于BP神经网络的高校实验室安全评价流程图 | 第30-31页 |
| 3.3.2 基于BP神经网络的高校实验室安全评价求解设计 | 第31-32页 |
| 3.3.3 基于BP神经网络的高校实验室安全评价程序实现过程 | 第32-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于GA-BP神经网络的高校实验室安全评价 | 第34-46页 |
| 4.1 遗传算法与BP神经网络的结合 | 第34页 |
| 4.2 遗传算法对BP神经网络权值和阈值的优化 | 第34-37页 |
| 4.2.1 基本原理 | 第34页 |
| 4.2.2 遗传算法优化BP神经网络权值和阈值的主要步骤 | 第34-37页 |
| 4.3 GA-BP神经网络在高校实验室安全评价中的应用 | 第37-44页 |
| 4.3.1 GA-BP神经网络的算法流程 | 第37-40页 |
| 4.3.2 基于GA-BP神经网络的高校实验室安全评价模型的建立 | 第40-42页 |
| 4.3.3 高校实验室安全GA-BP神经网络评价模型的程序实现流程图 | 第42-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第五章 实验与分析 | 第46-67页 |
| 5.1 实验目的与方案 | 第46页 |
| 5.2 实验环境与开发工具 | 第46-47页 |
| 5.2.1 实验环境 | 第46页 |
| 5.2.2 实验开发工具的介绍 | 第46-47页 |
| 5.3 实验的实现 | 第47-61页 |
| 5.3.1 实验数据集及预处理 | 第47-49页 |
| 5.3.2 参数设置 | 第49-50页 |
| 5.3.3 实验的具体步骤 | 第50-61页 |
| 5.4 实验结果及评价 | 第61-66页 |
| 5.4.1 实验评价指标 | 第61-62页 |
| 5.4.2 实验结果比对分析 | 第62-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 总结 | 第67页 |
| 6.2 进一步的工作 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 附录 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
