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基于改进PSO算法的RBF网络板形预测模型研究
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基于改进PSO算法的RBF网络板形预测模型研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
Abstract第6-10 页
第1章 绪论第10-18 页
　　· 课题研究的学术背景和研究意义第10-11 页
　　· PSO 算法和RBF 网络的发展及研究现状第11-14 页
　　　　· PSO 算法的发展及研究现状第11-12 页
　　　　· RBF 网络的发展及研究现状第12-14 页
　　· 板形预测模型的研究现状及存在的主要问题第14-16 页
　　　　· 传统的板形预测建模方法第14 页
　　　　· 基于神经网络的板形预测建模方法第14-16 页
　　　　· 神经网络与智能算法结合的板形预测建模方法第16 页
　　· 研究内容及论文组织结构第16-18 页
第2章 PSO 算法研究与改进第18-31 页
　　· 概述第18-19 页
　　· 基本PSO 算法第19-22 页
　　　　· 算法原理第19-21 页
　　　　· 算法优化能力分析第21-22 页
　　· PSO 算法的改进第22-27 页
　　　　· 基本PSO 算法缺陷及改进策略第22-24 页
　　　　· 混沌优化算法第24-25 页
　　　　· 改进的PSO 算法第25-27 页
　　· 函数实验结果与分析第27-30 页
　　　　· 测试函数第27-28 页
　　　　· 评价标准第28-29 页
　　　　· 参数设置第29 页
　　　　· 测试结果第29-30 页
　　· 本章小结第30-31 页
第3章 RBF 网络与MPSO-RBF 混合优化策略第31-46 页
　　· 概述第31 页
　　· RBF 网络原理分析第31-33 页
　　· RBF 网络数学模型及其学习算法第33-36 页
　　· MPSO-RBF 混合优化策略第36-41 页
　　　　· 数据预处理及隐含层单元数确定第36-37 页
　　　　· MPSO-RBF 策略基本思想第37 页
　　　　· MPSO-RBF 策略操作设计与算法流程第37-41 页
　　· 基于MPSO(PSO)-RBF 网络的仿真实例第41-45 页
　　　　· Hermit 多项式的逼近第41-44 页
　　　　· Iris 分类问题第44-45 页
　　· 本章小结第45-46 页
第4章 基于MPSO-RBF 网络板形预测模型研究第46-61 页
　　· 概述第46-47 页
　　· 板形的相关知识第47-52 页
　　　　· 板形的定义第47-48 页
　　　　· 板形的表示方法第48-49 页
　　　　· 板形的基本模式第49-51 页
　　　　· 板形缺陷及影响板形的主要因素第51-52 页
　　· 基于MPSO-RBF 网络的板形预测模型第52-55 页
　　　　· 基于MPSO-RBF 网络的非线性系统辨识第52-54 页
　　　　· 板形预测模型的建立第54-55 页
　　· 仿真实验第55-59 页
　　　　· 实验条件第56 页
　　　　· 实验内容第56-57 页
　　　　· 实验结果第57-59 页
　　· 本章小结第59-61 页
结论第61-63 页
参考文献第63-67 页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第67-68 页
致谢第68-69 页
作者简介第69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。
 
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