改进型遗传算法在木材干燥过程建模中的应用研究



改进型遗传算法在木材干燥过程建模中的应用研究

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改进型遗传算法在木材干燥过程建模中的应用研究

论文目录
摘要	第1-5 页
Abstract	第5-9 页
1 绪论	第9-16 页
· 课题背景	第9 页
· 木材干燥工艺	第9-11 页
· 木材干燥过程	第9-10 页
· 木材干燥基准	第10-11 页
· 木材干燥建模的国内外研究现状	第11-14 页
· 我国木材干燥面临的形势	第11-12 页
· 木材干燥建模研究现状	第12-14 页
· 课题研究的目的意义	第14-15 页
· 课题的研究内容	第15-16 页
2 神经网络建模	第16-25 页
· 神经网络与系统建模	第16-17 页
· 神经网络理论	第16 页
· 神经网络建模	第16-17 页
· BP神经网络	第17-18 页
· BP网络学习规则	第18-21 页
· BP网络算法的推导	第18-21 页
· BP网络算法的步骤	第21 页
· BP网络设计技巧	第21-22 页
· 基于BP网络的木材干燥过程建模	第22-24 页
· 本章小结	第24-25 页
3 遗传算法	第25-34 页
· 遗传算法的产生及发展	第25-26 页
· 遗传算法的要素及基本流程	第26-31 页
· 遗传算法的要素	第26-30 页
· 遗传算法的流程	第30-31 页
· 遗传算法的改进方法	第31-33 页
· 本章小结	第33-34 页
4 基于云模型的改进型遗传算法优化建模	第34-47 页
· 云模型及其算法实现	第34-42 页
· 云的基本定义	第34-35 页
· 云的数字特征	第35-38 页
· 云的3En规则	第38 页
· 云的分类	第38 页
· 云的算法实现	第38-41 页
· 云发生器的软件实现	第41-42 页
· 基于云模型的改进型遗传算法	第42-45 页
· 改进型遗传算法优化的神经网络模型	第45-46 页
· 本章小结	第46-47 页
5 实验与仿真研究	第47-55 页
· 实验方法	第47-48 页
· 数据预处理	第48-49 页
· 木材干燥基准模型的训练及校验	第49-54 页
· BP神经网络模型训练及校验	第49-53 页
· 改进型遗传算法优化BP神经网络模型的训练及校验	第53-54 页
· 本章小结	第54-55 页
结论	第55-56 页
参考文献	第56-59 页
攻读学位期间发表的学术论文	第59-60 页
致谢	第60-61页

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