基于人工神经网络的电阻点焊专家系统设计
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-17页 |
| 1．1 电阻点焊质量控制现状及发展 | 第7-8页 |
| 1．2 焊接专家系统 | 第8-9页 |
| 1．3 人工神经网络在焊接中的应用 | 第9-14页 |
| 1．3．1 人工神经网络 | 第9-13页 |
| 1．3．2 人工神经网络在焊接中的应用 | 第13-14页 |
| 1．4 课题研究的目的及意义 | 第14-15页 |
| 1．5 论文内容 | 第15-17页 |
| 第二章 专家系统基本原理及系统模型的建立 | 第17-28页 |
| 2．1 引言 | 第17页 |
| 2．2 专家系统的概念 | 第17-18页 |
| 2．3 专家系统的基本特点 | 第18-20页 |
| 2．4 人工神经网络技术 | 第20页 |
| 2．5 专家系统与人工神经网络的结合 | 第20-24页 |
| 2．5．1 专家系统与神经网络的差异 | 第20-21页 |
| 2．5．2 专家系统与神经网络的互补 | 第21-22页 |
| 2．5．3 专家系统与神经网络的结合方式 | 第22-24页 |
| 2．6 系统模型的建立 | 第24-27页 |
| 2．6．1 系统的模型结构 | 第24-25页 |
| 2．6．2 网络模型的选取 | 第25-27页 |
| 2．7 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于神经网络的点焊专家系统总体设计 | 第28-33页 |
| 3．1 引言 | 第28页 |
| 3．2 点焊专家系统的知识表示与知识获取 | 第28-31页 |
| 3．2．1 知识表示方法研究 | 第28-29页 |
| 3．2．2 知识获取方法研究 | 第29-31页 |
| 3．3 基于神经网络的专家系统总体设计 | 第31-32页 |
| 3．4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 知识库与推理机 | 第33-54页 |
| 4．1 引言 | 第33页 |
| 4．2 神经网络学习模块设计 | 第33-43页 |
| 4．2．1 BP学习算法原理 | 第33-36页 |
| 4．2．2 BP学习算法描述 | 第36-37页 |
| 4．2．3 BP算法编程实现 | 第37-40页 |
| 4．2．4 BP网络参数选取与确定 | 第40-43页 |
| 4．2．5 知识库的组建 | 第43页 |
| 4．3 推理机模块设计 | 第43-46页 |
| 4．4 数据读取模块设计 | 第46-48页 |
| 4．4．1 数据库的存储结构及数据记录 | 第46-48页 |
| 4．4．2 数据读取模块程序设计要点 | 第48页 |
| 4．5 样本数据标准化模块设计 | 第48-50页 |
| 4．6 数据库管理模块设计 | 第50-53页 |
| 4．6．1 点焊专家系统的数据库结构 | 第50页 |
| 4．6．2 数据库管理模块软件设计 | 第50-53页 |
| 4．6．2．1 ODBC及MFC数据库类介绍 | 第50-51页 |
| 4．6．2．2 数据库管理模块程序设计要点 | 第51-53页 |
| 4．7 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 神经网络训练样本的获取及其模型验证 | 第54-60页 |
| 5．1 点焊熔核尺寸与工艺参数的关系 | 第54-56页 |
| 5．1．1 点焊工艺参数对熔核的影响 | 第54-55页 |
| 5．1．2 点焊工艺参数的合理匹配 | 第55-56页 |
| 5．2 神经网络训练样本的获取 | 第56-58页 |
| 5．2．1 试验条件 | 第56页 |
| 5．2．2 试验方案设计 | 第56-58页 |
| 5．3 神经网络模型验证 | 第58-59页 |
| 5．4 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 附录 | 第65-73页 |
