矿渣微晶玻璃神经网络专家系统研究
| <中文摘要> | 第1页 |
| <中文关键词> | 第4-5页 |
| <英文摘要> | 第5页 |
| <英文关键词> | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·矿渣微晶玻璃概述 | 第9-11页 |
| ·材料设计的研究动态 | 第11-13页 |
| ·本论文的研究内容和方法 | 第13-16页 |
| 2 专家系统概述 | 第16-26页 |
| ·专家系统与人工神经网络简介 | 第16-17页 |
| ·专家系统的组成 | 第17-19页 |
| ·建造专家系统的步骤 | 第19-20页 |
| ·矿渣微晶玻璃神经网络专家系统的设计思路 | 第20-21页 |
| ·矿渣微晶玻璃神经网络专家系统系统功能设计 | 第21-25页 |
| ·小结 | 第25页 |
| <参考文献> | 第25-26页 |
| 3 数据库的构建 | 第26-35页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·知识的表示方法 | 第26-29页 |
| ·数据库的构建 | 第29-34页 |
| ·小结 | 第34页 |
| <参考文献> | 第34-35页 |
| 4 矿渣微晶玻璃神经网络模型的建立 | 第35-51页 |
| ·神经网络简介 | 第35-36页 |
| ·人工神经网络的结构 | 第36-37页 |
| ·前馈神经网络及其学习算法 | 第37-40页 |
| ·矿渣微晶玻璃神经网络模型建立及其功能 | 第40-42页 |
| ·神经网络的效果检验 | 第42-49页 |
| ·小结 | 第49页 |
| <参考文献> | 第49-51页 |
| 5 类比设计 | 第51-61页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·类比设计的基本原理 | 第51-52页 |
| ·类比设计的一般模式 | 第52页 |
| ·矿渣微晶玻璃类比因素分析 | 第52-54页 |
| ·类比关系准则 | 第54-55页 |
| ·冲突消解 | 第55-56页 |
| ·类比设计模块的建立和效果检验 | 第56-59页 |
| ·小结 | 第59页 |
| <参考文献> | 第59-61页 |
| 6 矿渣微晶玻璃专家知识和经验设计 | 第61-68页 |
| ·矿渣微晶玻璃专家系统 | 第61-64页 |
| ·经验设计模块的建立和效果检验 | 第64-68页 |
| ·小结 | 第68页 |
| <参考文献> | 第68-70页 |
| 7 系统控制模型的建立 | 第70-79页 |
| ·矿渣微晶玻璃专家系统推理方法 | 第70-74页 |
| ·推理控制策略 | 第74-77页 |
| ·解释策略 | 第77-78页 |
| ·小结 | 第78页 |
| <参考文献> | 第78-79页 |
| 8 矿渣微晶玻璃神经网络专家系统的应用 | 第79-86页 |
| ·概述 | 第79页 |
| ·设计过程 | 第79-85页 |
| ·小结 | 第85-86页 |
| 9 结论 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87页 |
