| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状与发展趋势 | 第14-17页 |
| 1.2.1 石油化工行业腐蚀问题国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 超限学习机优化改进国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 研究内容和论文结构 | 第17-19页 |
| 第2章 超限学习机基础 | 第19-26页 |
| 2.1 感知器 | 第19-20页 |
| 2.2 单隐层反馈神经网络 | 第20-23页 |
| 2.3 超限学习机 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 相关性映射超限学习机算法提出与实现 | 第26-40页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 UCI数据库 | 第26-27页 |
| 3.3 皮尔逊相关性系数 | 第27-28页 |
| 3.4 相关性映射超限学习机 | 第28-34页 |
| 3.4.1 随机输入权重的劣势 | 第28-33页 |
| 3.4.2 相关性映射超限学习机 | 第33-34页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第34-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 混合域超限学习机算法提出与实现 | 第40-58页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 粒子群优化算法 | 第40-42页 |
| 4.3 混合域超限学习机算法 | 第42-47页 |
| 4.3.1 单一隐层激活函数的劣势 | 第42-44页 |
| 4.3.2 混合域超限学习机 | 第44-47页 |
| 4.4 实验结果 | 第47-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 超限学习机改进算法在冲刷腐蚀预测中的应用研究 | 第58-64页 |
| 5.1 引言 | 第58页 |
| 5.2 碳钢冲蚀预测应用研究 | 第58-61页 |
| 5.2.1 10 号碳钢冲蚀实验方案介绍 | 第58-59页 |
| 5.2.2 实验结果及模型预测 | 第59-61页 |
| 5.3 90 度弯管冲蚀预测研究 | 第61-63页 |
| 5.3.1 90 度弯管冲蚀模拟仿真 | 第61-62页 |
| 5.3.2 实验结果及模型预测 | 第62-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 全文总结 | 第64-65页 |
| 6.2 研究展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第71页 |