| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究的背景 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·神经网络国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·收费稽查管理研究现状 | 第12-13页 |
| ·课题研究的目的与意义 | 第13-14页 |
| ·论文的研究内容和组织结构 | 第14-16页 |
| ·论文的研究内容 | 第14-15页 |
| ·论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 联网高速公路收费稽查研究 | 第16-33页 |
| ·联网收费系统介绍 | 第16-17页 |
| ·联网收费系统概念 | 第16页 |
| ·联网收费系统特点及技术要求 | 第16-17页 |
| ·联网收费系统的构成与功能 | 第17页 |
| ·省域高速公路联网收费系统分析 | 第17-19页 |
| ·联网收费发展过程 | 第17-18页 |
| ·联网收费征收流程 | 第18页 |
| ·联网收费征收范围和车型分类 | 第18-19页 |
| ·联网收费管理机构和功能 | 第19页 |
| ·联网收费模式下收费稽查研究 | 第19-22页 |
| ·联网收费稽查的内涵和功能 | 第20页 |
| ·联网收费稽查的方式与内容 | 第20-22页 |
| ·联网收费稽查机构的设置 | 第22页 |
| ·偷逃通行费现象分析 | 第22-32页 |
| ·联网收费假冒类分析 | 第23-25页 |
| ·联网收费作弊类分析 | 第25-29页 |
| ·联网收费违规类分析 | 第29-30页 |
| ·联网收费缺陷类分析 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 BP神经网络的研究 | 第33-45页 |
| ·人工神经网络概述 | 第33-36页 |
| ·人工神经网络的发展 | 第33页 |
| ·人工神经元模型和神经网络结构 | 第33-35页 |
| ·神经网络的特点 | 第35页 |
| ·神经网络的学习方式 | 第35-36页 |
| ·几种典型的神经网络 | 第36-39页 |
| ·感知器和线性神经网络 | 第36-37页 |
| ·径向基函数神经网络 | 第37-38页 |
| ·竞争型(Kohonen)神经网络 | 第38页 |
| ·SOM神经网络 | 第38页 |
| ·Hopfield神经网络 | 第38-39页 |
| ·BP神经网络 | 第39-44页 |
| ·BP神经网络的结构 | 第39-40页 |
| ·BP算法及流程 | 第40-42页 |
| ·BP算法的限制与不足 | 第42-43页 |
| ·BP算法的改进 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于BP神经网络的联网收费稽查原理及设计 | 第45-58页 |
| ·利用BP神经网络进行收费稽查的原理 | 第45-47页 |
| ·原理分析 | 第45-46页 |
| ·利用BP神经网络稽查的流程 | 第46-47页 |
| ·高速公路联网收费系统数据分析和样本数据选取 | 第47-51页 |
| ·联网收费系统数据构成 | 第47页 |
| ·高速公路联网收费系统数据特点 | 第47-48页 |
| ·联网收费稽查所需数据的分析和准备 | 第48-49页 |
| ·稽查样本数据选取 | 第49-51页 |
| ·BP网络的设计 | 第51-57页 |
| ·神经网络设计原则 | 第52页 |
| ·用于收费稽查的BP网络的设计 | 第52-55页 |
| ·所设计BP网络泛化能力的提高 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 基于BP神经网络的联网收费稽查的MATLAB实现 | 第58-66页 |
| ·仿真工具说明 | 第58-60页 |
| ·MATLAB简介 | 第58-59页 |
| ·神经网络工具箱介绍 | 第59-60页 |
| ·BP网络的MATLAB实现 | 第60-64页 |
| ·数据的处理 | 第60-61页 |
| ·BP网络的程序设计 | 第61-63页 |
| ·仿真及分析 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 结论 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 附录 | 第70-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |