| 摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·论文的研究背景 | 第11-13页 |
| ·论文的研究思路与内容 | 第13-14页 |
| ·论文研究思路的理论基础 | 第14-16页 |
| ·论文研究的意义 | 第16页 |
| ·论文创新点 | 第16-17页 |
| ·本章小节 | 第17-18页 |
| 第二章 普通硅酸盐水泥、缓凝减水剂及它们之间的相容性问题 | 第18-35页 |
| ·普通硅酸盐水泥 | 第18-20页 |
| ·普通硅酸盐水泥定义及其组成 | 第18页 |
| ·普通硅酸盐水泥的水化 | 第18-20页 |
| ·缓凝减水剂 | 第20-23页 |
| ·减水剂的使用 | 第20页 |
| ·缓凝减水剂的定义 | 第20-21页 |
| ·缓凝减水剂分子组成及其作用 | 第21页 |
| ·缓凝减水剂中活性基团对水泥水化性能的影响 | 第21页 |
| ·缓凝减水剂作用机理 | 第21-23页 |
| ·普通硅酸盐水泥与缓凝减水剂的相容性 | 第23-33页 |
| ·新拌混凝土性能 | 第23-24页 |
| ·相容性定义 | 第24页 |
| ·水泥与缓凝减水剂相容性表现 | 第24页 |
| ·影响水泥与缓凝减水剂相容性的因素 | 第24-31页 |
| ·相容性的检测方法 | 第31-33页 |
| ·本章小节 | 第33-35页 |
| 第三章 普通硅酸盐水泥与缓凝减水剂相容性综合模糊评判 | 第35-44页 |
| ·模糊集合 | 第35-36页 |
| ·模糊集合定义 | 第35页 |
| ·模糊集合运算 | 第35-36页 |
| ·隶属函数 | 第36页 |
| ·模糊综合评判方法 | 第36-38页 |
| ·确定因素集 | 第37页 |
| ·建立备选集(评价集) | 第37页 |
| ·单因素评判 | 第37页 |
| ·建立权重集 | 第37页 |
| ·模糊综合评判 | 第37-38页 |
| ·评判指标的处理 | 第38页 |
| ·水泥与缓凝减水剂相容性模糊综合评判 | 第38-41页 |
| ·因素集的确定 | 第39页 |
| ·各因素权重的确定 | 第39页 |
| ·建立备选集 | 第39页 |
| ·隶属函数的建立及单因素评判 | 第39-40页 |
| ·模糊综合评判 | 第40-41页 |
| ·评判因素量化 | 第41-42页 |
| ·流动度 | 第41页 |
| ·流动度经时损失 | 第41页 |
| ·初凝时间差 | 第41页 |
| ·终凝时间差 | 第41-42页 |
| ·泌水率 | 第42页 |
| ·实例 | 第42-43页 |
| ·本章小节 | 第43-44页 |
| 第四章 神经网络理论 | 第44-59页 |
| ·神经网络发展史 | 第44页 |
| ·人工神经网络的生物基础—生物神经网络 | 第44-47页 |
| ·生物神经元 | 第45-46页 |
| ·生物神经元间的信息传递与生物神经网络的构成 | 第46-47页 |
| ·人工神经网络模型 | 第47-51页 |
| ·人工神经元模型 | 第47-48页 |
| ·人工神经网络结构 | 第48-50页 |
| ·神经网络学习方式 | 第50页 |
| ·学习规则 | 第50-51页 |
| ·BP神经网络 | 第51-56页 |
| ·BP神经网络的学习算法 | 第51-54页 |
| ·BP神经网络的改正学习算法 | 第54-55页 |
| ·BP神经网络的泛化能力 | 第55-56页 |
| ·竞争型神经网络及学习算法 | 第56-58页 |
| ·本章小节 | 第58-59页 |
| 第五章 模糊推理系统与模糊神经网络 | 第59-82页 |
| ·模糊推理系统 | 第59-65页 |
| ·模糊关系 | 第59页 |
| ·合成运算 | 第59页 |
| ·模糊推理 | 第59-63页 |
| ·模糊推理系统 | 第63-65页 |
| ·模糊基函数 | 第65页 |
| ·模糊神经网络 | 第65-80页 |
| ·模糊神经元 | 第66-67页 |
| ·模糊神经网络模型 | 第67-72页 |
| ·聚类方法 | 第72-76页 |
| ·模糊神经网络模糊规则确定 | 第76-77页 |
| ·模糊神经网络学习算法 | 第77-80页 |
| ·本章小节 | 第80-82页 |
| 第六章 普通硅酸盐水泥与缓凝减水剂相容性模糊神经网络构建和基于MATLAB7.0的软件开发 | 第82-96页 |
| ·普通硅酸盐水泥与缓凝减水剂相容性模糊神经网络构建 | 第82-84页 |
| ·输入变量的确定 | 第82-84页 |
| ·每个输入变量的模糊集数 | 第84页 |
| ·规则数 | 第84页 |
| ·每一规则的后件 | 第84页 |
| ·输出参数的确定 | 第84页 |
| ·基于 MATLAB7.0的软件开发 | 第84-93页 |
| ·MATLAB7.0特点 | 第84-86页 |
| ·面向对象编程与模糊逻辑工具箱 | 第86页 |
| ·基于 MATLAB7.0的软件开发 | 第86-93页 |
| ·训练结果验证 | 第93-95页 |
| ·模糊神经网络初始参数和训练结果 | 第93-94页 |
| ·测试样本误差 | 第94-95页 |
| ·工程应用 | 第95页 |
| ·本章小节 | 第95-96页 |
| 第七章 结论与展望 | 第96-98页 |
| ·论文的主要工作及结论 | 第96页 |
| ·有待解决的问题 | 第96页 |
| ·对本研究的展望 | 第96-98页 |
| 致谢 | 第98-99页 |
| 参考文献 | 第99-103页 |
| 附录 A | 第103-104页 |
| 附录 B | 第104页 |
