基于改进RBF神经网络的钢构件质量管理系统的研究与设计



基于改进RBF神经网络的钢构件质量管理系统的研究与设计

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基于改进RBF神经网络的钢构件质量管理系统的研究与设计

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-9页
第一章绪论	第9-14页
1.1 课题背景与意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状及分析	第10-11页
1.2.1 钢铁企业质量管理国内外现状	第10-11页
1.2.2 钢铁企业质量管理发展分析	第11页
1.3 本论文主要内容	第11-14页
第二章钢构件生产过程和质量分析	第14-20页
2.1 钢构件生产流程和质量分析	第14-16页
2.1.1 钢结构企业的业务流程	第14-15页
2.1.2 钢构件的生产流程	第15-16页
2.2 钢构件质量分析	第16-19页
2.2.1 钢结构质量标准	第16-17页
2.2.2 钢构件质量问题与分析	第17-19页
2.3 本章小结	第19-20页
第三章改进RBF神经网络的质量检测专家系统	第20-37页
3.1 RBF神经网络	第20-24页
3.1.1 人工神经网络的介绍	第20页
3.1.2 RBF神经网络模型	第20-21页
3.1.3 RBF神经网络的映射关系	第21-22页
3.1.4 RBF神经网络的学习过程	第22-24页
3.2 基于遗传算法的RBF神经网络参数优化	第24-28页
3.2.1 遗传算法的研究	第24-25页
3.2.2 遗传算法优化RBF神经网络参数	第25-28页
3.3 专家系统的介绍	第28-29页
3.3.1 专家系统的概念与特点	第28页
3.3.2 专家系统的结构	第28-29页
3.4 结合RBF神经网络的专家系统	第29-36页
3.4.1 专家系统中引入神经网络的原因	第29-30页
3.4.2 神经网络专家系统的结构和分析	第30-33页
3.4.3 结合RBF神经网络专家系统的建立	第33-34页
3.4.4 质量检测专家系统实现	第34-36页
3.5 本章小结	第36-37页
第四章系统的需求分析与架构设计	第37-47页
4.1 生产过程中的质量控制	第37-38页
4.2 系统基本功能分析	第38-39页
4.3 钢结构质量管理系统设计	第39-46页
4.3.1 系统管理子系统	第39-40页
4.3.2 设计管理子系统	第40-41页
4.3.3 供应管理子系统	第41-42页
4.3.4 库存管理子系统	第42-43页
4.3.5 质量检测子系统	第43-45页
4.3.6 质量追溯子系统	第45-46页
4.4 本章小结	第46-47页
第五章钢结构企业质量管理系统的功能实现	第47-62页
5.1 硬件平台及开发软件选择	第47-48页
5.1.1 硬件选型	第47页
5.1.2 软件开发环境	第47-48页
5.2 数据库设计	第48-53页
5.2.1 关系型数据库设计原则	第48-49页
5.2.2 数据库表关系设计	第49-53页
5.3 系统实现	第53-61页
5.4 本章小结	第61-62页
第六章总结与展望	第62-64页
参考文献	第64-67页
攻读学位期间所取得的相关科研成果	第67-68页
致谢	第68页

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