智能变形分析方法综合研究—硕士毕业论文下载



智能变形分析方法综合研究

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智能变形分析方法综合研究

论文目录
摘要	第1-8页
Abstract	第8-9页
第一章绪论	第9-15页
· 引言	第9-10页
· 研究现状	第10-13页
· 变形测量技术发展现状	第10-11页
· 变形分析预报发展现状	第11-13页
· 论文的结构	第13-14页
· 本章小结	第14-15页
第二章小波变换数据去噪处理	第15-27页
· 小波变换的现状	第15-16页
· 小波变换的原理	第16-17页
· 小波分解与重构	第17-19页
· 小波去噪评价指标	第19-20页
· 小波去噪应用分析	第20-26页
· 实例1	第20-22页
· 实例2	第22-24页
· 实例3	第24-26页
· 本章小结	第26-27页
第三章小波神经网络变形预报	第27-49页
· 人工神经网络	第27-32页
· 人工神经网络的现状	第27-28页
· 人工神经网络的原理	第28-32页
· 神经网络的基本概念	第28-29页
· BP 神经网络原理	第29-30页
· BP 神经网络反向传播训练算法	第30-32页
· 小波神经网络	第32-34页
· 小波神经网络概述	第32页
· 小波神经网络结构	第32-34页
· 小波神经网络优点	第34页
· 实例分析	第34-48页
· 实例1	第34-39页
· BP 神经网络预测	第34-36页
· 小波神经网络预测	第36-38页
· 前215 周期预测后91 周期	第38-39页
· 实例2	第39-44页
· 前132 周期预测后132 周期	第40-41页
· 前185 周期预测后79 周期	第41-42页
· 前205 周期预测后59 周期	第42-44页
· 实例3	第44-48页
· 前150 周期预测后150 周期	第44-45页
· 前210 周期预测后90 周期	第45-47页
· 前250 周期预测后50 周期	第47-48页
· 本章小结	第48-49页
第四章遗传小波神经网络变形预报	第49-66页
· 遗传算法	第49-52页
· 遗传算法概述	第49-50页
· 遗传算法的运算步骤	第50-51页
· 遗传算法求全局最优解算例	第51-52页
· 遗传小波神经网络	第52-55页
· 遗传小波神经网络概述	第52-53页
· 遗传小波神经网络实现过程	第53-55页
· 遗传小波神经网络变形预测实例	第55-62页
· 实例1	第55-58页
· 实例2	第58-60页
· 实例3	第60-62页
· 三种算法预测能力稳定性分析	第62-64页
· 三种算法预测的有效区间	第64页
· 本章小结	第64-66页
第五章多传感器变形测量系统构建	第66-73页
· 变形测量系统现状	第66页
· GeoMoS 系统简介	第66-67页
· 多传感器变形测量系统构建的关键问题	第67-72页
· 系统工作模型	第67-68页
· 传感器数据传输	第68-69页
· 多传感器数据管理及预处理	第69-72页
· 本章小结	第72-73页
第六章总结与展望	第73-75页
· 主要研究工作	第73-74页
· 进一步研究工作	第74-75页
参考文献	第75-79页
作者简历攻读硕士学位期间完成的主要工作	第79-81页
致谢	第81页

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