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基于人工智能的注塑成型不良分析软件研发

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基于人工智能的注塑成型不良分析软件研发
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-15页
  · 课题的研发背景和应用价值第10-11页
  · 注塑成型不良分析技术的国内外现状第11-13页
  · 基于人工智能的缺陷分析技术的发展前景第13页
  · 课题的主要研究内容第13-15页
第二章 缺陷分析系统应用的人工智能技术第15-22页
  · 人工智能概述第15-16页
    · 人工智能的基本概念第15-16页
    · 人工智能的研究对象第16页
  · 模糊逻辑的数学基础第16-18页
    · 模糊概念第16-17页
    · 模糊集合第17-18页
  · 神经网络的基本概念及模型第18-20页
    · 神经网络的基本概念第18-19页
    · 人工神经网络模型第19-20页
  · 专家系统的基本概念及工作原理第20-21页
    · 专家系统的基本概念第20页
    · 专家系统的工作原理第20页
    · 专家系统的基本特征第20-21页
  · 本章小结第21-22页
第三章 注塑成型的缺陷特征及其消除对策第22-32页
  · 注塑工艺及其制品的缺陷特征第22-27页
    · 注塑工艺原理及要素第22-24页
    · 注塑成型的缺陷形式及其特征第24-27页
  · 注塑不良的原因分类及其消除对策第27-31页
    · 注塑不良的形成原因和分类第27-29页
    · 注塑不良的判定及其消除对策第29-31页
  · 本章小结第31-32页
第四章 注塑成型不良分析模型的构建第32-42页
  · 模糊逻辑与神经网络相结合第32-34页
    · 模糊逻辑与神经网络结合的必要性第32页
    · 模糊神经网络模型第32-34页
  · BP 神经网络优化第34-36页
    · BP 学习算法的基本原理第34-35页
    · 标准BP 算法的改进第35-36页
  · 专家系统与模糊神经网络相结合第36-39页
    · 专家系统与模糊神经网络的职能第36-37页
    · 专家系统与模糊神经网络结合的方式第37-39页
  · 系统总体结构及推理方式第39-41页
  · 本章小结第41-42页
第五章 注塑成型不良分析系统的实现第42-53页
  · 模糊神经网络系统的实现第42-44页
    · 模糊神经网络的系统结构第42-43页
    · 模糊神经网络的结构参数第43-44页
  · 系统知识库的构建第44-48页
    · 模糊神经网络知识库的构建第44-45页
    · 专家系统知识库的构建第45-48页
  · 系统的程序设计与集成第48-51页
    · 系统的程序设计第48-49页
    · 程序功能的集成第49-51页
  · 本章小结第51-53页
第六章 系统模块及实际应用第53-63页
  · 系统的功能模块第53-59页
    · 缺陷分析第55-56页
    · 缺陷部位第56页
    · 数据库管理第56-57页
    · 工艺条件第57-58页
    · 历史记录第58页
    · 帮助文件第58-59页
  · 系统的生产实际应用第59-62页
  · 本章小结第62-63页
结论第63-65页
参考文献第65-69页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第69-70页
致谢第70-71页
答辩委员会对论文的评定意见第71页

本篇论文共71页,点击这进入下载页面
 
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