人工神经网络技术在光电检测中的应用研究



人工神经网络技术在光电检测中的应用研究

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人工神经网络技术在光电检测中的应用研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-6页
创新点摘要	第6-9页
第一章绪论	第9-14页
· 光电检测技术应用与发展趋势	第9-12页
· 本课题研究的目的、意义和内容	第12-13页
· 本课题研究的目的、意义	第12页
· 本课题研究的主要内容	第12-13页
· 课题研究方案	第13-14页
第二章人工神经网络在光电检测中应用的可行性分析	第14-19页
· 人工神经网络概述	第14-15页
· 影响光电检测系统检测精度的因素	第15-16页
· 传统的非线性误差补偿方法及不足	第16-17页
· 神经网络在光电检测中应用的可行性	第17-18页
· 本章小结	第18-19页
第三章人工神经网络模型研究	第19-30页
· 人工神经网络模型的选择	第19页
· BP神经网络性能分析	第19-25页
· BP神经网络模型	第19-24页
· BP神经网络缺点	第24页
· BP算法的改进方法	第24-25页
· RBF神经网络模型	第25-29页
· RBF神经网络结构和工作原理	第25-27页
· RBF网络常用的学习算法及训练流程	第27-29页
· 神经网络工具箱	第29页
· 本章小结	第29-30页
第四章人工神经网络在光电检测系统中的应用	第30-50页
· 神经网络在基于光电二极管光照度检测系统中的应用	第30-43页
· 基于光电二极管的光照度检测原理及其特性分析	第30-32页
· BP神经网络的设计及实验结果	第32-36页
· 遗传算法优化BP神经网络方法及实验结果	第36-40页
· RBF神经网络的设计及实验结果	第40-43页
· 神经网络在基于光电池的光照度检测系统中的应用	第43-48页
· 基于光电池的光照度检测原理及其特性分析	第43-45页
· 遗传算法优化BP神经网络的实验结果	第45-46页
· 应用RBF神经网络的实验结果	第46-48页
· 实验结果分析	第48-49页
· 本章小结	第49-50页
第五章结论	第50-51页
参考文献	第51-54页
攻读硕士学位期间公开发表的论文	第54-55页
致谢	第55-56页
论文摘要	第56-65页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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