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基于BP神经网络的软测量技术在水松纸透气度检测中的应用研究

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基于BP神经网络的软测量技术在水松纸透气度检测中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-19页
  · 研究背景第11-13页
    · 打孔水松纸及其发展现状第11-12页
    · 吸烟对人体健康的影响第12-13页
  · 水松纸透气度检测技术的发展和现状第13-15页
  · 软测量技术简介第15-17页
    · 软测量技术的提出第15-16页
    · 软测量技术的基本原理第16页
    · 软测量技术的研究方向与展望第16-17页
  · 论文的工作安排第17-19页
    · 课题的提出第17-18页
    · 本文工作第18-19页
第二章 基于改进BP神经网络的水松纸透气度软测量第19-35页
  · 人工神经网络第19-21页
    · 神经网络的结构第19-20页
    · 神经网络的特性第20页
    · 神经网络的学习第20-21页
  · BP神经网络简介第21-26页
    · BP神经网络的拓扑结构第22-23页
    · BP算法的流程第23-26页
  · 软测量模型的建立第26-33页
    · 输入变量与输出变量的确定第26页
    · 确定网络的层数以及隐含层神经元的个数第26-27页
    · 数据归一化处理第27页
    · BP网络的改进第27-29页
    · 改进BP神经网络在水松纸透气度检测中的应用第29-33页
  · 本章小结第33-35页
第三章 基于人工鱼群算法和差分进化算法优化的BP神经网络水松纸透气度软测量第35-57页
  · 基本人工鱼群算法第35-44页
    · 鱼群模式的提出第35-36页
    · 人工鱼的结构模型第36-37页
    · 人工鱼群算法的寻优原理第37-39页
    · 人工鱼四种基本行为的算法描述第39-43页
    · 人工鱼群算法全局收敛的基础第43-44页
  · 人工鱼群算法优化BP神经网络第44-47页
  · 基本差分进化算法第47-51页
    · 标准差分进化算法描述第48-50页
    · 标准DE算法流程及其特点第50-51页
  · 基本差分进化优化的BP神经网络算法设计第51-55页
  · 三种透气度拟合算法的对比第55页
  · 本章小结第55-57页
第四章 打孔水松纸透气度检测软件设计第57-69页
  · 软件模块组成第57页
  · 数字图像处理的相关理论基础第57-59页
    · 数字图像处理第57-58页
    · 数字图像处理的两大基本方法第58页
    · 数字图像有哪些格式第58页
    · 数字图像的色彩第58-59页
    · 灰度图第59页
  · 打孔水松纸数字图像处理的过程以及软件的实现第59-67页
    · 对打孔水松纸图像进行处理的目的第59-60页
    · 对图像进行处理的步骤第60-67页
  · 本章小结第67-69页
第五章 总结与展望第69-71页
  · 论文总结第69-70页
  · 工作展望第70-71页
致谢第71-73页
参考文献第73-77页
附录A 攻读硕士期间研究成果第77页

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