| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 第一节 问题背景及选题意义 | 第7页 |
| 第二节 相关研究动态 | 第7-9页 |
| 第三节 本文主要工作 | 第9-11页 |
| 第二章 预备知识 | 第11-25页 |
| 第一节 人工神经网络 | 第11-18页 |
| 一、人工神经网络简介 | 第11-12页 |
| 二、人工神经网络的发展、特点和分类 | 第12-14页 |
| 三、前馈式神经网络和BP算法 | 第14-15页 |
| 四、径向基(RBF)神经网络 | 第15-18页 |
| 第二节 遗传算法 | 第18-22页 |
| 一、遗传算法简介 | 第18-19页 |
| 二、遗传算法的基本概念 | 第19-20页 |
| 三、遗传算法的操作 | 第20-22页 |
| 四、遗传算法的应用要点 | 第22页 |
| 第三节 遗传算法在神经网络中的应用 | 第22-25页 |
| 第三章 SiO_2复合材料高温电磁性能数据建模与展现 | 第25-37页 |
| 第一节 材料学试验准备 | 第25-28页 |
| 第二节 SiO_2复合材料高温电磁性能数据建模与展现 | 第28-37页 |
| 一、数据部分 | 第28-29页 |
| 二、数据建模 | 第29-32页 |
| 三、数据抽取、转换、加载(ETL) | 第32-33页 |
| 四、数据展现 | 第33-37页 |
| 第四章 SiO_2复合材料高温电磁性能的神经网络模型 | 第37-52页 |
| 第一节 多尺度理论模型 | 第37-39页 |
| 一、宏观尺度模型 | 第37-38页 |
| 二、介观尺度模型 | 第38页 |
| 三、微观尺度模型 | 第38-39页 |
| 第二节 SiO_2复合材料高温电磁性能的BP神经网络模型 | 第39-41页 |
| 一、SiO_2复合材料高温电磁性能的BP神经网络模型 | 第39页 |
| 二、BP网络模拟预测结果及分析 | 第39-41页 |
| 第三节 SiO_2复合材料高温电磁性能的RBF神经网络模型 | 第41-47页 |
| 一、SiO_2复合材料高温电磁性能的RBF神经网络模型 | 第41-44页 |
| 二、RBF网络模拟预测结果及分析 | 第44-47页 |
| 第四节 遗传算法优化的RBF神经网络在SiO_2复合材料高温电磁性能研究中的应用 | 第47-52页 |
| 一、遗传算法优化RBF神经网络模型 | 第47-49页 |
| 二、遗传算法优化RBF网络模拟预测结果及分析 | 第49-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
