| 第1章 绪论 | 第1-12页 |
| ·研究课题的提出 | 第8-9页 |
| ·课题研究的现状 | 第9-10页 |
| ·研究课题的基本思路 | 第10-12页 |
| 第2章 向神经网络与遗传算法的基本理论 | 第12-22页 |
| ·神经网络的定义和特性 | 第12页 |
| ·神经网络的工作机制 | 第12-15页 |
| ·神经网络的基本模型 | 第15-17页 |
| ·BP前向神经网络模型 | 第17-20页 |
| ·BP网络的结构模型 | 第17页 |
| ·BP网络的学习算法 | 第17-20页 |
| ·遗传算法 | 第20-22页 |
| ·遗传算法概述 | 第20-21页 |
| ·遗传算法与神经网络结合的优点 | 第21-22页 |
| 第3章 基于神经网络的结构损伤识别研究 | 第22-31页 |
| ·结构损伤识别与结构的损伤辨识 | 第22-23页 |
| ·基于神经网络的结构损伤辨识的研究思路 | 第23-24页 |
| ·单处损伤梁结构损伤位置及程度的识别 | 第24-31页 |
| 第4章 基于遗传算法和神经网络结合的结构损伤识别方法研究 | 第31-53页 |
| ·遗传算法用于前向神经网络的权值学习 | 第31-32页 |
| ·遗传算法用于前向神经网络的结构优化 | 第32-33页 |
| ·遗传算法的改进策略和混合遗传算法 | 第33-37页 |
| ·遗传算法与神经网络结合在单处梁损伤辨识中的应用 | 第37-41页 |
| ·遗传算法与神经网络结合在单处板损伤辨识中的应用 | 第41-43页 |
| ·遗传算法与神经网络结合在二处梁损伤辨识中的应用 | 第43-47页 |
| ·遗传算法与神经网络结合在三处梁损伤辨识中的应用 | 第47-52页 |
| ·遗传算法与神经网络结合的效果总结 | 第52-53页 |
| 第5章 基于遗传算法与神经网络的结构损伤识别系统的实现 | 第53-61页 |
| ·神经网络模型的Java描述 | 第53-55页 |
| ·遗传算法模型的Java描述 | 第55-58页 |
| ·基于遗传算法与神经网络的结构损伤识别系统 | 第58-61页 |
| ·功能模块的划分 | 第58-59页 |
| ·处理流程 | 第59-61页 |
| 第6章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·全文总结 | 第61-62页 |
| ·展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 硕士在学期间发表的论文 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |