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基于遗传算法和神经网络模型的智能化拉深参数实时识别
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基于遗传算法和神经网络模型的智能化拉深参数实时识别
论文目录
 
中文摘要第1-5 页
英文摘要第5-9 页
第1章 绪论第9-21 页
　　1．1 引言第9-11 页
　　1．2 拉深成形智能化技术的研究第11-13 页
　　1．3 人工神经网络和遗传算法的研究及应用第13-19 页
　　1．4 选题意义及主要研究内容第19-21 页
第2章 参数实时识别建模第21-33 页
　　2．1 引言第21 页
　　2．2 参数识别解析算法模型第21-23 页
　　2．3 参数识别BP网络模型及算法第23-27 页
　　　　2．3．1 参数识别BP网络模型第23 页
　　　　2．3．2 参数识别BP网络算法第23-27 页
　　2．4 参数识别GA-ENN网络模型第27-31 页
　　　　2．4．1 GA-ENN网络基本结构第27 页
　　　　2．4．2 输入层与输出层设计第27-29 页
　　　　2．4．3 隐层数及隐单元数的选择第29-30 页
　　　　2．4．4 遗传算法具体实现第30-31 页
　　2．5 本章小结第31-33 页
第3章 GA-ENN模型程序设计第33-47 页
　　3．1 编程语言的特点第33-36 页
　　3．2 GA-ENN算法第36-38 页
　　3．3 GA-ENN算法的界面设计第38-39 页
　　3．4 程序关键问题第39-44 页
　　3．5 算例-异或问题（XOR）第44-46 页
　　3．6 本章小结第46-47 页
第4章 数据样本采集第47-63 页
　　4．1 轴对称件拉深实验第47-60 页
　　　　4．1．1 工作原理第47-50 页
　　　　4．1．2 实验拉深模具第50-51 页
　　　　4．1．3 液压系统第51-52 页
　　　　4．1．4 控制策略第52-55 页
　　　　4．1．5 轴对称件拉深成形系统的标定第55-58 页
　　　　4．1．6 数据处理第58-60 页
　　4．2 板材单向拉深实验第60-62 页
　　　　4．2．1 实验系统原理第60 页
　　　　4．2．2 控制策略第60-62 页
　　　　4．2．3 数据处理第62 页
　　4．3 本章小结第62-63 页
第5章 GA-ENN模型相关问题研究及结果处理第63-72 页
　　5．1 适应度及定标第63-66 页
　　　　5．1．1 常数C的选取第63-64 页
　　　　5．1．2 适应度函数定标第64-66 页
　　5．2 自适应调整交叉和变异概率第66-67 页
　　5．3 验证实验第67-71 页
　　　　5．3．1 样本归一化第67-68 页
　　　　5．3．2 网络学习结果第68-71 页
　　5．4 本章小结第71-72 页
结论第72-74 页
参考文献第74-81 页
攻读硕士学位期间所发表的论文第81-82 页
致谢第82-83 页
个人简历第83 页

本篇论文共83页，点击这进入下载页面。
 
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