基于人工神经网络的焊接材料设计
| 1 绪论 | 第1-82页 |
| 1．1 前言 | 第74页 |
| 1．2 焊接材料设计发展概况 | 第74-77页 |
| 1．3 人工神经网络简介 | 第77-78页 |
| 1．3．1 人工神经网络的特点 | 第77页 |
| 1．3．2 人工神经网络的类型 | 第77-78页 |
| 1．4 人工神经网络在焊接中的应用现状 | 第78-80页 |
| 1．5 本课题的主要来源 | 第80-82页 |
| 1．5．1 本课题的选题背景 | 第80页 |
| 1．5．2 本课题的主要研究内容 | 第80-82页 |
| 2 WMDS总体设计方案 | 第82-87页 |
| 2．1 设计思想 | 第82页 |
| 2．2 WMDS的构成及功能 | 第82-85页 |
| 2．2．1 WMDS的构成 | 第82-84页 |
| 2．2．1．1 预报模块 | 第83页 |
| 2．2．1．2 控制模块 | 第83页 |
| 2．2．1．3 绘图模块 | 第83-84页 |
| 2．2．1．4 数据库模块 | 第84页 |
| 2．2．2 WMDS的功能 | 第84-85页 |
| 2．3 WMDS的工作流程 | 第85-87页 |
| 3 WMDS预报模块 | 第87-107页 |
| 3．1 设计思想 | 第87页 |
| 3．2 BP网络介绍 | 第87-94页 |
| 3．2．1 BP网络模型 | 第87-90页 |
| 3．2．2 BP网络的学习算法 | 第90-94页 |
| 3．2．2．1 正向计算过程 | 第92页 |
| 3．2．2．2 反向误差计算 | 第92-94页 |
| 3．3 ED-BP的网络结构 | 第94-97页 |
| 3．4 ED-BP网络参数选取 | 第97-100页 |
| 3．5 学习样本的收集与整理 | 第100-101页 |
| 3．5．1 学习样本的收集 | 第100页 |
| 3．5．2 学习样本的整理 | 第100-101页 |
| 3．5．3 样本数据的处理 | 第101页 |
| 3．6 网络训练 | 第101-102页 |
| 3．7 网络模型的学习结果及分析 | 第102-106页 |
| 3．8 ED-BP的程序设计 | 第106-107页 |
| 4 程序调试与讨论 | 第107-117页 |
| 4．1 ED-BP结构的确定 | 第107-108页 |
| 4．1．1 输入输出层节点数的确定 | 第107页 |
| 4．1．2 隐含层节点数的确定 | 第107-108页 |
| 4．2 计算系数的确定 | 第108-111页 |
| 4．3 联接权值的确定 | 第111-113页 |
| 4．4 期望误差值的确定 | 第113-114页 |
| 4．5 调试过程中存在的问题及解决办法 | 第114-117页 |
| 5 WMDS数据库分模块 | 第117-122页 |
| 5．1 数据库管理系统的构成及功 | 第117-118页 |
| 5．2 程序设计 | 第118-122页 |
| 6 WMDS的运行及调试 | 第122-123页 |
| 6．1 WMDS运行的系统要求 | 第122页 |
| 6．2 WMDS的运行调试 | 第122-123页 |
| 7 结论 | 第123-124页 |
| 致谢 | 第124-125页 |
| 参考文献 | 第125-127页 |
