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第1章 绪论
1.1 课题的目的和意义
1.2 目前国内外的研究现状
1.2.1 神经网络在光谱预测中的研究现状
1.2.2 神经网络在光谱预测中的应用现存问题
1.3 论文结构安排
第2章 磨合过程及油液光谱分析
2.1 磨合理论
2.1.1 磨合机理
2.1.2 影响磨合质量的因素
2.1.3 磨合过程的评定
2.2 油液光谱分析
2.2.1 油液光谱分析步骤
2.2.2 柴油机油样采集
2.2.3 光谱分析技术
2.3 本章小结
第3章 基于神经网络及其遗传优化的预测方法
3.1 BP神经网络原理和结构模型
3.1.1 基于BP算法的多层感知器模型
3.1.2 网络误差与权值调整
3.1.3 BP算法的不足及改进
3.2 RBF神经网络原理及主要参数的算法
3.2.1 RBF神经网络原理
3.2.2 RBF神经网络主要参数的学习算法
3.2.3 RBF神经网络主要参数的常用算法
3.3 GA-RBF神经网络原理及算法
3.3.1 GA-RBF神经网络原理
3.3.2 GA-RBF神经网络算法
3.4 本章小结
第4章 柴油机磨合过程中的油液光谱预测
4.1 实验方法及结果分析
4.1.1 实验方法
4.1.2 结果分析
4.2 BP神经网络的油液光谱预测
4.2.1 BP神经网络的主要参数构建
4.2.2 结果与讨论
4.3 RBF神经网络的油液光谱预测
4.3.1 RBF神经网络预测方法设计
4.3.2 结果与讨论
4.4 GA-RBF神经网络的油液光谱预测
4.4.1 GA-RBF神经网络的权值过程:
4.4.2 结果与讨论
4.5 本章小结
第5章 结论与展望
5.1 结论
5.2 展望
参考文献
致谢
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