| 摘要 | 第1-10页 |
| Abstract | 第10-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| ·课题的提出 | 第12-13页 |
| ·我国对建设资源的需求情况 | 第12页 |
| ·建筑垃圾产生量的估算 | 第12-13页 |
| ·再生混凝土的国内外应用研究 | 第13-15页 |
| ·人工神经网络在混凝土领域的研究现状 | 第15-16页 |
| ·本文研究的意义、内容及关键技术路线 | 第16-18页 |
| ·基于神经网络对再生混凝土研究的意义 | 第16页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| ·关键技术路线 | 第17-18页 |
| 第2章 人工神经网络方法 | 第18-28页 |
| ·人工神经网络简介 | 第18页 |
| ·人工神经网络的发展 | 第18-19页 |
| ·人工神经网络的基本原理 | 第19-21页 |
| ·生物学的启示 | 第19-20页 |
| ·人工神经元模型 | 第20-21页 |
| ·常见的人工网络模型 | 第21-27页 |
| ·RBF神经网络 | 第21-22页 |
| ·BP神经网络 | 第22-27页 |
| ·RBF网络与BP网络的比较 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 再生骨料与再生骨料混凝土的制备 | 第28-36页 |
| ·再生骨料的制备工艺 | 第28-29页 |
| ·再生骨料的种类及强化方法 | 第29页 |
| ·再生骨料的技术要求 | 第29-31页 |
| ·再生骨料技术指标的主要内容 | 第29-30页 |
| ·再生骨料技术指标的标准 | 第30-31页 |
| ·再生骨料混凝土的制备 | 第31-35页 |
| ·原材料的概述 | 第31-35页 |
| ·再生混凝土的制备过程与试验方法 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于RBF网络对再生骨料混凝土强度预测 | 第36-52页 |
| ·RBF神经网络预测模型中SPREAD的确定 | 第36-37页 |
| ·再生粗骨料混凝土的RBF网络模型的训练过程 | 第37-40页 |
| ·数据的归一化 | 第37-38页 |
| ·采用Matlab编程语言实现网络模型的训练 | 第38页 |
| ·采用神经网络GUI工具箱实现网络模型的训练 | 第38-40页 |
| ·再生细骨料混凝土的RBF网络模型的训练过程 | 第40-42页 |
| ·采用Matlab编程语言实现网络模型的训练 | 第40页 |
| ·采用神经网络GUI工具箱实现网络模型的训练 | 第40-42页 |
| ·基于RBF网络的再生混凝土强度预测模型的应用 | 第42-49页 |
| ·RBF神经网络在再生粗骨料混凝土领域中的应用 | 第42-46页 |
| ·RBF神经网络在再生细骨料混凝土领域中的应用 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-52页 |
| 第5章 基于BP网络对再生混凝土的强度预测 | 第52-72页 |
| ·BP神经网络预测模型的建立 | 第52-54页 |
| ·再生粗骨料混凝土的BP网络模型的训练过程 | 第54-59页 |
| ·数据的归一化 | 第54页 |
| ·采用Matlab编程语言实现网络模型的训练 | 第54页 |
| ·采用神经网络GUI工具箱实现网络模型的训练 | 第54-59页 |
| ·再生细骨料混凝土的BP网络模型的训练过程 | 第59-64页 |
| ·数据的归一化 | 第59页 |
| ·采用Matlab编程语言实现网络模型的训练 | 第59-60页 |
| ·采用神经网络GUI工具箱实现网络模型的训练 | 第60-64页 |
| ·基于BP网络的再生混凝土强度预测模型的应用 | 第64-71页 |
| ·BP神经网络在再生粗骨料混凝土领域中的应用 | 第64-67页 |
| ·BP神经网络在再生细骨料混凝土领域中的应用 | 第67-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第6章 基于神经网络对再生混凝土强度预测的综合评价 | 第72-86页 |
| ·网络性能的评价 | 第72-79页 |
| ·基于BP网络和RBF网络对再生粗骨料混凝土强度预测的评价 | 第72-76页 |
| ·基于BP网络和RBF网络对再生细骨料混凝土强度预测的评价 | 第76-79页 |
| ·各类因素对再生混凝土强度的影响 | 第79-85页 |
| ·再生骨料的品质对再生混凝土强度的影响 | 第79-81页 |
| ·再生骨料的取代率对再生混凝土强度的影响 | 第81-82页 |
| ·胶凝材料用量对再生混凝土强度的影响 | 第82-84页 |
| ·水胶比对再生混凝土强度的影响 | 第84-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第7章 结论与展望 | 第86-88页 |
| ·结论 | 第86-87页 |
| ·展望 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-92页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论说文 | 第92-94页 |
| 致谢 | 第94-96页 |
| 附录 | 第96-107页 |
