面向磁性材料行业的知识管理系统的开发与应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| ·知识管理系统概述 | 第10-11页 |
| ·知识管理系统在磁性材料行业中的应用情况 | 第11-12页 |
| ·磁性材料设计 | 第11-12页 |
| ·成本快速估算 | 第12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-17页 |
| ·知识管理系统的研究现状 | 第12-13页 |
| ·磁性材料行业问题的研究现状 | 第13页 |
| ·神经网络算法的研究现状 | 第13-14页 |
| ·Web应用系统的研究现状 | 第14-17页 |
| ·论文研究背景 | 第17页 |
| ·论文章节组织 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 知识管理系统的设计 | 第19-33页 |
| ·概述 | 第19页 |
| ·系统需求分析 | 第19-20页 |
| ·磁性材料设计专家系统需求 | 第19-20页 |
| ·产品快速估算系统需求 | 第20页 |
| ·系统体系结构设计 | 第20-25页 |
| ·系统设计原则 | 第20-21页 |
| ·J2EE开发平台 | 第21-23页 |
| ·系统体系结构 | 第23-25页 |
| ·系统功能模块设计 | 第25-31页 |
| ·系统功能点 | 第25-27页 |
| ·系统模块设计 | 第27-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 磁性材料配方和性能关系的研究 | 第33-54页 |
| ·概述 | 第33-34页 |
| ·神经网络算法的基本原理 | 第34-41页 |
| ·神经网络算法背景介绍 | 第34-36页 |
| ·BP神经网络算法模型 | 第36-41页 |
| ·利用BP神经网络建立配方和性能关系的数学模型 | 第41-47页 |
| ·根据产品性能推导产品配方 | 第41-45页 |
| ·已知产品配方计算产品性能 | 第45-47页 |
| ·算法测试与结果分析 | 第47-53页 |
| ·算法测试结果 | 第47-49页 |
| ·测试数据分析 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 产品快速估算的研究 | 第54-62页 |
| ·概述 | 第54页 |
| ·产品相似度分析算法 | 第54-59页 |
| ·原始数据的分类和表述 | 第54-55页 |
| ·原始数据的转换 | 第55页 |
| ·相似度算法概述 | 第55-56页 |
| ·产品相似度算法 | 第56-59页 |
| ·基于产品相似度的成本估算方法 | 第59-60页 |
| ·成本估算方法描述 | 第59-60页 |
| ·软件界面 | 第60页 |
| ·算法测试与结果分析 | 第60-61页 |
| ·算法测试结果 | 第60-61页 |
| ·测试数据分析 | 第61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·本文工作总结 | 第62页 |
| ·未来工作展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 作者简历 | 第68页 |
