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基于改进BP算法的热轧带钢力学性能软测量

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基于改进BP算法的热轧带钢力学性能软测量
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-15页
  · 课题研究背景及意义第9-10页
    · 研究背景第9-10页
    · 研究意义第10页
  · 国内外发展情况第10-13页
    · 国外发展情况第10-12页
    · 国内发展情况第12-13页
  · 主要研究内容第13-15页
第2章 热轧带钢力学性能软测量模型的建立第15-31页
  · 热轧带钢力学性能软测量模型建立的要求第15页
  · 热轧带钢力学性能软测量模型建立方案的选择第15-17页
  · 热轧带钢力学性能软测量模型的结构设计第17-29页
    · 模型所用参数的确定第17-23页
    · 模型的基本原理第23-25页
    · 模型的结构设计第25-29页
  · 本章小结第29-31页
第3章 改进BP网络来研究热轧带钢力学性能第31-53页
  · 含三个隐层的BP神经网络的拓扑结构第31页
  · 含三个隐层的BP神经网络的基本原理第31-37页
    · 神经网络的基本组成单元第31-33页
    · 神经网络的学习规则第33-37页
  · 含三个隐层的BP神经网络的结构的选择第37-39页
    · 隐含层数的确定第37页
    · 神经元节点数的确定第37-39页
  · 含三个隐层的BP神经网络样本数据的预处理第39-42页
    · 样本集的选取第39-40页
    · 样本数据的归一化第40-41页
    · 一种快速减法聚类算法第41-42页
  · 含三个隐层的BP神经网络的C++编程第42-43页
    · 程序的开发环境第42页
    · 程序代码组成与开发第42-43页
  · 含三个隐层的BP神经网络的热轧带钢力学性能研究实验第43-47页
  · 对比分析热轧带钢力学性能实验数据第47-51页
  · 本章小结第51-53页
第4章 运用BP网络其他改进方法来提高热轧带钢力学性能第53-69页
  · BP神经网络有待改进之处第53页
  · BP网络优化训练的方法-几种改进的BP算法第53-66页
    · 附加动量项法第53-55页
    · 自适应学习因子法第55-57页
    · 附加动量项与自适应学习因子结合的快速BP算法第57-59页
    · 激活函数的选择第59-61页
    · 泛化能力的分析第61-64页
    · 权值初值的选择第64-66页
  · 本章小结第66-69页
第5章 结论与展望第69-71页
  · 结论第69页
  · 展望第69-71页
参考文献第71-75页
致谢第75 页

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