| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| ·选题背景与研究目的 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状及发展动态 | 第11-15页 |
| ·熔点预测研究现状 | 第11-13页 |
| ·基团贡献与人工神经网络集成法的研究现状 | 第13-15页 |
| ·论文的主要研究工作 | 第15-17页 |
| 2 BP 人工神经网络基本理论 | 第17-27页 |
| ·人工神经网络基本理论 | 第17-24页 |
| ·人工神经网络的发展概况 | 第17-18页 |
| ·人工神经网络的基本特征与功能 | 第18-19页 |
| ·人工神经元模型 | 第19-21页 |
| ·人工神经网络模型及学习规则 | 第21-24页 |
| ·基于误差反传的 BP 神经网络 | 第24-27页 |
| ·BP 算法的网络模型 | 第24-25页 |
| ·网络误差定义与权值调整方法 | 第25-27页 |
| 3 基团贡献法的基本理论及基团参数的选取 | 第27-32页 |
| ·基团贡献法的基本原理与发展现状 | 第27-30页 |
| ·基团贡献法的原理 | 第27-28页 |
| ·基团贡献法的发展现状 | 第28-30页 |
| ·基团参数的选取原则 | 第30-32页 |
| 4 基团贡献人工神经网络集成法预测熔点模型的建立 | 第32-43页 |
| ·基团贡献人工神经网络集成法的理论依据 | 第32页 |
| ·基团贡献人工神经网络集成模型的建立 | 第32-41页 |
| ·人工神经网络的结构及参数的确定 | 第33-38页 |
| ·熔点的基团贡献神经网络集成预测 | 第38-41页 |
| ·熔点的基团贡献法预测及对比分析 | 第41-43页 |
| 5 基于 VB 的 BP 神经网络预测模型操作系统的实现 | 第43-52页 |
| ·基于 VB 的 BP 神经网络实现与应用的可行性分析 | 第43页 |
| ·程序设计说明 | 第43-50页 |
| ·BP 网络的编程实现程序设计流程 | 第44-46页 |
| ·BP 网络信号正向传播过程的描述及其相关代码实现 | 第46页 |
| ·BP 网络信号反向传播过程的描述及其相关代码实现 | 第46-48页 |
| ·反向传播和正向传播共同实现的学习算法的相应流程图 | 第48-50页 |
| ·系统界面设计及功能说明 | 第50-52页 |
| ·界面的设计要求 | 第50页 |
| ·系统界面设计 | 第50-52页 |
| 6 结论与建议 | 第52-55页 |
| ·结论 | 第52-53页 |
| ·建议 | 第53-55页 |
| 附录 | 第55-93页 |
| 参考文献 | 第93-97页 |
| 致谢 | 第97-98页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第98-99页 |
