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1　绪论1

1.1　人工智能1

1.1.1　人工智能的定义与起源1

1.1.2　人工智能的发展研究概况1

1.1.3　人工智能在材料设计中的应用11

1.2　混凝土配合比的设计方法14

1.2.1　传统的混凝土配合比的设计方法14

1.2.2　传统的混凝土配合比设计方法面临的问题14

1.2.3　专家系统在混凝土中的应用15

1.3　人工神经网络在高掺量粉煤灰混凝土中的应用背景及意义17

1.3.1　粉煤灰混凝土的发展与研究现状19

1.3.2　人工神经网络在混凝土领域的研究与发展现状21

1.4　本书涉及的主要内容和技术方案22

2　粉煤灰混凝土的发展概况24

2.1　粉煤灰混凝土技术24

2.2　粉煤灰混凝土技术的发展历程25

2.2.1　国外粉煤灰混凝土发展简况25

2.2.2　我国粉煤灰混凝土的发展简况26

2.3 高掺量粉煤灰混凝土及存在问题29

2.3.1　高掺量粉煤灰混凝土29

2.3.2　采用大掺量粉煤灰混凝土的意义31

2.3.3　高掺量粉煤灰混凝土的用途及概况33

2.3.4　高掺量粉煤灰混凝土的优缺点37

2.3.5 高掺量粉煤灰混凝土强度的预测方法及配合比设计39

3　人工神经网络的基本原理和方法41

3.1　人工神经网络的基本概念和发展简介41

3.1.1　人工神经网络定义41

3.1.2　人工神经网络发展简介41

3.1.3　人工神经网络特点47

3.1.4　人工神经网络的研究内容49

3.2.1　神经元及其行为机理50

3.2　神经网络的基本机理和结构50

3.2.2　神经网络的拓扑结构51

3.3 BP型神经网络52

3.4　基本BP算法原理54

3.4.1　BP算法的基本思想54

3.4.2　BP算法学习过程的具体步骤54

3.4.3　BP算法的正向计算过程55

3.4.4　BP算法的反向误差计算55

3.4.5　BP算法存在的缺陷58

4.1.2　HFCC-BP的网络相关变量和结构的确定60

4.1.1　神经网络方法设计思想60

4.1 BP网络模型的建立60

4　配制高掺量粉煤灰混凝土的神经网络方法60

4.1.3 HFCC-BP网络传递函数的选择61

4.1.4　HFCC-BP模型的具体算法62

4.2 高掺量粉煤灰混凝土配合比设计系统（CPDS）的开发65

4.2.1　配合比设计系统的设计思想65

4.2.2　CPDS系统构成66

4.2.4　CPDS系统功能68

4.2.3　系统工作流程68

4.3 CPDS设计平台与语言69

4.4 CPDS系统相关问题讨论与调试70

4.4.1　HFCC-BP结构的探讨70

4.4.2　计算系数的确定71

4.4.3　联接权值的确定72

4.4.4　期望误差值的确定73

4.4.5　CPDS系统调试过程中存在的问题及解决办法74

4.4.6　高掺量粉煤灰混凝土配合比设计系统（CPDS）部分源代码75

4.5.3　新建数据76

4.5.2　打开网络76

4.5.4　打开数据76

4.5　系统操作指导76

4.5.1　新建网络76

4.5.5　数据库操作77

4.5.6　训练网络77

4.5.7　测试77

4.6 CPDS系统的运行及调试78

4.6.1　CPDS的系统要求78

4.6.2　CPDS的运行调试78

5.1.1　高掺量粉煤灰混凝土强度试验80

5.1.2　学习样本的准备80

5.1 学习样本的收集与整理80

5　工程应用实例及成果分析80

5.1.3　学习数据处理81

5.2 CPDS系统的训练81

5.3 系统的训练结果及分析83

5.4 CPDS系统的应用84

5.5　相关问题的探讨84

5.5.1　人工神经网络的缺陷84

5.5.2　模型参数的选取84

5.5.3　网络模型应用的注意事项85

6　人工神经网络在混凝土配制中的应用展望86

附录 高掺量粉煤灰混凝土配合比设计系统（CPDS）部分源代码90

参考文献168