水分在线检测系统数据处理研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·本课题的研究背景 | 第10页 |
| ·水分检测的方法 | 第10-12页 |
| ·本课题的研究意义 | 第12-13页 |
| ·本文的写作思路及结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 水分在线检测系统 | 第15-22页 |
| ·水分在线检测系统的组成 | 第15-16页 |
| ·机械部分 | 第16-17页 |
| ·传感器部分 | 第17-19页 |
| ·信号处理部分 | 第19-20页 |
| ·上位机部分 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 测量数据的获取与分析 | 第22-31页 |
| ·数据获取方案的设计 | 第22-23页 |
| ·实验仪器、材料及用具 | 第23-24页 |
| ·实验过程 | 第24页 |
| ·不同含水量样品的配置 | 第24页 |
| ·实验方法 | 第24页 |
| ·实验数据分析 | 第24-30页 |
| ·水分与电压的关系 | 第24-26页 |
| ·水分与温度的关系 | 第26页 |
| ·水分与湿度的关系 | 第26页 |
| ·水分与重量的关系 | 第26-27页 |
| ·实验室条件下测量数据的分析 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 水分在线检测中的数据处理 | 第31-52页 |
| ·人工神经网络概述 | 第31-35页 |
| ·人工神经网络的发展及应用 | 第31-33页 |
| ·单神经元的数学模型 | 第33-34页 |
| ·神经网络的结构 | 第34页 |
| ·神经网络的学习 | 第34-35页 |
| ·BP 神经网络 | 第35-39页 |
| ·BP 神经网络的原理 | 第35页 |
| ·BP 的算法 | 第35-39页 |
| ·RBF 神经网络 | 第39-41页 |
| ·RBF 神经网络的原理 | 第39-40页 |
| ·RBF 神经网络的学习算法 | 第40-41页 |
| ·基于神经网络的数据处理 | 第41-50页 |
| ·BP 神经网络对所测数据的处理 | 第42-47页 |
| ·RBF 神经网络对所测数据的处理 | 第47-50页 |
| ·结果分析 | 第50页 |
| ·误差分析 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 数据处理软件 | 第52-60页 |
| ·软件总体设计 | 第52-56页 |
| ·串口通信 | 第52-55页 |
| ·数据库设计 | 第55-56页 |
| ·软件对水分测量的实现 | 第56-57页 |
| ·软件界面及其功能介绍 | 第57-59页 |
| ·系统主界面 | 第57-58页 |
| ·数据统计界面 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 总结及展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
