| 第1章 绪论 | 第1-11页 |
| 1．1 课题的提出 | 第6-7页 |
| 1．2 国内外研究状况 | 第7-10页 |
| 1．3 研究内容 | 第10-11页 |
| 第2章 BP神经网络原理 | 第11-22页 |
| 2．1 神经元结构 | 第11-12页 |
| 2．2 神经元结构模型 | 第12-13页 |
| 2．3 BP(Back-Propagation)人工神经网络的原理 | 第13-16页 |
| 2．4 BP神经网络学习算法 | 第16-21页 |
| 2．5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 颗粒饲料加工过程及参数实验 | 第22-34页 |
| 3．1 颗粒饲料加工过程控制 | 第22-27页 |
| 3．2 制粒系统组成 | 第27页 |
| 3．3 颗粒质量影响参数实验 | 第27-33页 |
| 3．4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于神经网络制粒系统模型建立 | 第34-45页 |
| 4．1 Matlab神经网络工具箱函数 | 第34-36页 |
| 4．2 制粒系统BP神经网络模型的结构 | 第36-40页 |
| 4．3 BP网络程序设计的Matlab实现 | 第40-44页 |
| 4．4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 制粒系统神经网络仿真实验及结果分析 | 第45-49页 |
| 5．1 神经网络仿真 | 第45-48页 |
| 5．2 本章小结 | 第48-49页 |
| 第6章 结论及建议 | 第49-50页 |
| 6．1 结论 | 第49页 |
| 6．2 进一步研究的建议 | 第49-50页 |
| 附表 | 第50-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 作者简介 | 第56页 |