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混沌优化神经网络在渤海湾富营养化模型中的应用研究
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混沌优化神经网络在渤海湾富营养化模型中的应用研究
论文目录
 
中文摘要第1-4 页
ABSTRACT第4-8 页
第一章 绪论第8-18 页
　　· 研究背景和意义第8-9 页
　　· 富营养化概述第9-11 页
　　　　· 富营养化的定义第9 页
　　　　· 富营养化的危害第9-10 页
　　　　· 富营养化的成因第10-11 页
　　· 国内外研究现状综述第11-17 页
　　　　· 水体富营养化评价方法第11-14 页
　　　　· 水体富营养化模型第14-16 页
　　　　· 渤海湾富营养化研究现状第16-17 页
　　· 本文的主要研究内容第17-18 页
第二章 人工神经网络和混沌理论及其应用研究第18-33 页
　　· 人工神经网络的基本理论第18-25 页
　　　　· 生物学的启示第18-19 页
　　　　· 人工神经网络的发展第19-20 页
　　　　· 人工神经网络的原理第20-25 页
　　· 混沌的理论基础第25-28 页
　　　　· 混沌动力学的研究历史第26 页
　　　　· 混沌的定义及特性第26-28 页
　　· 人工神经网络在水体富营养化中的应用第28-29 页
　　· 混沌优化神经网络的研究第29-32 页
　　　　· 混沌优化的基本思想第29-30 页
　　　　· 混沌动力学模型的分析第30-31 页
　　　　· 混沌优化神经网络的研究现状第31-32 页
　　· 本章小结第32-33 页
第三章 混沌BP 神经网络在渤海湾富营养化评价中的应用第33-48 页
　　· BP 神经网络的基本原理第33-36 页
　　　　· BP 神经网络的结构第33-34 页
　　　　· BP 神经网络的算法第34-36 页
　　· BP 神经网络的优缺点及改进第36-40 页
　　　　· BP 神经网络的优缺点第36-38 页
　　　　· 改进的混沌优化BP 神经网络第38-40 页
　　· 基于混沌BP 神经网络的渤海湾评价模型的建立第40-46 页
　　　　· 评价指标及评价标准的确定第40-42 页
　　　　· 网络的拓扑结构第42 页
　　　　· 训练模型的确立第42-44 页
　　　　· 评价结果与分析第44-46 页
　　· 本章小结第46-48 页
第四章 渤海湾富营养化的混沌遗传神经网络短期预测第48-63 页
　　· 遗传算法基本理论第48-51 页
　　　　· 遗传算法的三个基本遗传算子第48-49 页
　　　　· 标准遗传算法第49-50 页
　　　　· 遗传算法的优缺点第50-51 页
　　· 混沌遗传混合算法第51-53 页
　　　　· 遗传算法的研究第51-52 页
　　　　· 引入混沌遗传混合算法的依据第52 页
　　　　· 混沌遗传算法的步骤第52-53 页
　　· 构建混沌遗传BP 神经网络预测模型第53-59 页
　　　　· 主成分分析法筛选网络输入、输出变量第54-57 页
　　　　· 混沌遗传BP 神经网络预测模型的建立第57-59 页
　　· 渤海湾赤潮监控区的富营养化预测和分析第59-61 页
　　· 本章小结第61-63 页
第五章 结论与展望第63-65 页
　　· 结论第63-64 页
　　· 展望第64-65 页
参考文献第65-70 页
发表论文和参加科研情况说明第70-71 页
致谢第71 页

本篇论文共71页，点击这进入下载页面。
 
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