| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·研究思路及内容 | 第12-14页 |
| ·研究的思路 | 第12页 |
| ·研究的主要内容 | 第12-14页 |
| 第二章 人工神经网络基本理论 | 第14-24页 |
| ·人工神经网络概念的提出 | 第14页 |
| ·人工神经网络理论的发展及应用领域 | 第14-16页 |
| ·人工神经网络理论的发展 | 第14-15页 |
| ·人工神经网络技术的应用领域 | 第15-16页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第16页 |
| ·人工神经网络模型 | 第16-23页 |
| ·人工神经元模型 | 第16-19页 |
| ·人工神经网络模型 | 第19-21页 |
| ·人工神经网络的学习 | 第21-23页 |
| ·学习过程 | 第21-22页 |
| ·学习规则 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 前馈神经网络及其学习算法的改进和实现 | 第24-34页 |
| ·概述 | 第24-25页 |
| ·前馈神经网络的数学模型及学习算法 | 第25-28页 |
| ·神经网络结构 | 第25页 |
| ·多层前馈神经网络的范化能力 | 第25-26页 |
| ·前馈人工神经网络结构的确定 | 第26-28页 |
| ·改进的前馈神经网络及其实现 | 第28-33页 |
| ·改进的前馈神经网络学习算法的原理 | 第28-30页 |
| ·改进的BP 算法及计算流程 | 第30-33页 |
| ·学习样本的归一化 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 无锡阿特拉斯柯普科压缩机厂产品需求预测体系设计 | 第34-42页 |
| ·产品结构 | 第34页 |
| ·产品需求预测 | 第34-36页 |
| ·产品销售预测 | 第35页 |
| ·产品需求预测 | 第35页 |
| ·计划BOM | 第35-36页 |
| ·产品需求预测体系设计 | 第36-41页 |
| ·BOM 结构 | 第36页 |
| ·企业现状 | 第36页 |
| ·系统设计 | 第36页 |
| ·神经网络模型研究 | 第36-38页 |
| ·模型输入 | 第37-38页 |
| ·模型输出 | 第38页 |
| ·模型构造 | 第38-40页 |
| ·历史平均值方法 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 BP 网络模型的程序实现和实践方法比较研究 | 第42-54页 |
| ·MATLAB 仿真程序介绍 | 第42页 |
| ·BP 网络模型的程序实现 | 第42-49页 |
| ·实际数据 | 第42-43页 |
| ·网络训练 | 第43-47页 |
| ·网络测试 | 第47-49页 |
| ·取平均值方法结果比较 | 第49-50页 |
| ·取平均值方法预测结果 | 第49-50页 |
| ·结果比较 | 第50页 |
| ·企业实际应用效果 | 第50-53页 |
| ·交货期缩短 | 第50-51页 |
| ·库存量减少 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读学位期间发表论文目录 | 第59-61页 |