基于BP人工神经网络的智能仓储智能品质评价

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基于BP人工神经网络的智能仓储智能品质评价

     论文目录

致谢第1-5页

中文摘要第5-6页

ABSTRACT第6-14页

1 绪论第14-30页

   ·研究背景第14-20页

     ·相关概念界定第14-17页

     ·智能仓储的发展与应用第17-18页

     ·智能仓储智能品质评价的社会背景和现实需要第18-20页

   ·研究意义第20-22页

     ·理论意义第20-21页

     ·实践意义第21-22页

   ·国内外研究现状第22-27页

     ·国外研究现状分析第22-23页

     ·国内研究现状分析第23-27页

   ·研究内容与创新点第27-28页

     ·研究内容第27-28页

     ·创新点第28页

   ·研究方法与研究技术路线第28-30页

2 相关理论概述第30-50页

   ·智能仓储体系框架与核心技术第30-35页

     ·智能仓储体系框架第30-31页

     ·智能仓储的特点第31-32页

     ·智能仓储的核心技术第32-35页

   ·智能仓储智能品质评价方法第35-38页

     ·灰色多层次评价法第35-37页

     ·模糊综合评判法第37-38页

   ·基于BP人工神经网络的智能仓储智能品质评价第38-50页

     ·人工神经元的模型第38-39页

     ·激活转移函数第39-41页

     ·神经元网络的模型结构第41-44页

     ·反向传播网络第44-50页

3 基于BP人工神经网络的智能仓储智能品质评价模型的构建第50-56页

   ·模型构建的总体思路及基本步骤第50-52页

     ·模型构建的总体思路第50-51页

     ·模型构建的基本步骤第51-52页

   ·模型的神经网络结构及参数确定第52-54页

     ·智能仓储智能品质BP神经网络结构的确定第52-53页

     ·智能仓储智能品质BP神经网络参数的确定第53-54页

   ·模型的神经网络学习训练及仿真实现第54-56页

     ·初始化样本数据第54页

     ·建立BP神经网络第54-55页

     ·训练网络第55-56页

4 智能仓储智能品质评价指标体系的构建第56-63页

   ·评价指标体系构建的必要性及基本原则第56-58页

     ·建立评价指标体系的必要性第56-57页

     ·建立评价指标体系的基本原则第57-58页

   ·评价指标体系的建立第58-63页

     ·评价指标体系的设计第58-61页

     ·评价指标体系的组成第61-63页

5. 实例论证--京东商城北京一号库智能品质评价第63-96页

   ·京东商城北京一号库智能仓储的建设第63-67页

     ·京东商城简介第63-66页

     ·京东商城北京一号库智能仓储的建设第66-67页

   ·基于灰色多层次评价法京东商城北京一号库智能品质评价第67-78页

     ·确定评价灰类及白化权函数第67-68页

     ·评定等级第68页

     ·确定指标体系及各级指标权重第68-73页

     ·专家评分及灰色综合评价第73-78页

   ·基于模糊综合评价法京东商城北京一号库智能品质评价第78-84页

     ·确定各级评价指标集和评语集第78-79页

     ·确定各评价指标的权重分配向量A及评价等级第79-80页

     ·确定专家调查及模糊综合评价第80-84页

   ·基于BP人工神经网络评价法京东商城北京一号库智能品质评价第84-94页

     ·输入节点数第84-85页

     ·输入输出层数据进行归一化处理第85-89页

     ·输出层节点数第89页

     ·隐含层节点数第89页

     ·学习速率η第89-90页

     ·MATLAB算法及评价等级第90页

     ·网络的训练及仿真第90-94页

   ·智能仓储智能品质评价相关方法对比第94-96页

     ·三种评价方法的基本步骤第94-95页

     ·BP神经网络应用于智能仓储智能品质评价的优越性第95-96页

6. 结论与展望第96-98页

   ·本文主要研究工作及结论第96-97页

   ·存在的问题和有待进一步研究的工作第97-98页

参考文献第98-99页

作者简历第99-101页

附录1第101-105页

附录2第105-107页

附录3第107-109页

附录4第109-112页

附录5第112-117页

附录6第117-120页

附录7第120-121页

论文编号BS98276，，这篇论文共121页
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