人工智能专家系统在曲轴圆角滚压校直中的研究



人工智能专家系统在曲轴圆角滚压校直中的研究

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人工智能专家系统在曲轴圆角滚压校直中的研究

论文目录
第1章绪论	第1-15 页
1．1 概述	第7-8 页
1．2 国内外研究现状分析	第8-12 页
1．2．1 曲轴滚压校直技术现状	第8-10 页
1．2．2 专家系统及其发展状态	第10-12 页
1．3 研究的目的、内容	第12-14 页
1．3．1 研究目的	第12 页
1．3．2 本文的研究内容	第12-14 页
1．4 本章小结	第14-15 页
第2章曲轴滚压校直神经网络应用理论	第15-30 页
2．1 关于曲轴圆角滚压校直	第15-17 页
2．1．1 曲轴滚压校直的工作机理	第15-16 页
2．1．2 曲轴滚压校直的工艺内容	第16-17 页
2．2 曲轴滚压校直的数字模型	第17-18 页
2．3 神经网络的基本理论	第18-26 页
2．3．1 人工神经网络的基本组成	第19-23 页
2．3．2 前馈神经网络的计算能力及函数逼近	第23-24 页
2．3．3 多层前馈网络作用的分析	第24-25 页
2．3．4 神经网络的特点	第25-26 页
2．4 神经网络模型概述	第26-27 页
2．5 人工神经网络开发模型实现的方法	第27-29 页
2．5．1 人工神经网络可行性分析	第27-28 页
2．5．2 判定应用是否应采用神经网络	第28-29 页
2．6 本章小结	第29-30 页
第3章曲轴滚压校直神经网络设计及其系统分析	第30-50 页
3．1 问题的提出及解决办法	第30 页
3．2 曲轴滚压校直专家系统的建立	第30-32 页
3．2．1 产生式规则	第30-31 页
3．2．2 总数据库	第31-32 页
3．2．3 控制策略	第32 页
3．3 曲轴圆角滚压运动及结构参数的优化设计	第32-35 页
3．3．1 滚压运动学关系	第33-35 页
3．4 曲轴滚压校直神经网络计算方法	第35-39 页
3．4．1 反向传播算法	第35-38 页
3．4．2 计算例子	第38-39 页
3．5 曲轴滚压校直神经网络模型	第39-44 页
3．5．1 神经网络结构设计	第39-40 页
3．5．2 神经网络参数设计	第40-42 页
3．5．3 学习样本	第42-44 页
3．5．4 样本数据底归一化	第44 页
3．6 曲轴滚压校直神经网络系统分析	第44-49 页
3．6．1 曲轴滚压校直网络的不足	第45-46 页
3．6．2 网络的改进措施	第46-49 页
3．7 本章小结	第49-50 页
第4章曲轴滚压校直神经网络应用程序实现	第50-60 页
4．1 应用程序设计	第50-56 页
4．2 网络训练结果分析	第56-59 页
4．3 本章小结	第59-60 页
第5章 HOPFIELD神经网络探讨	第60-66 页
5．1 概述	第60 页
5．2 HOPFIELD网络的结构与算法	第60-62 页
5．3 HOPFIELD网络计算能量函数与网络收敛	第62-64 页
5．4 HOPFIELD网络的联想记忆能力及其缺陷	第64 页
5．5 HOPFIELD网络与BP网络比较	第64-65 页
5．6 本章小结	第65-66 页
第6章总结与展望	第66-68 页
6．1 总结	第66 页
6．2 展望	第66-68 页
附录1	第68-70 页
致谢	第70-71 页
参考文献	第71-74 页

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