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基于混合递阶遗传算法的RBF神经网络优化及应用
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基于混合递阶遗传算法的RBF神经网络优化及应用
论文目录
 
1 引言第1-13 页
　　· ANN的发展史、特点及其分类第7-8 页
　　· 径向基函数神经网络及学习算法第8-9 页
　　· 遗传算法及应用第9-11 页
　　· 遗传算法与RBF网络第11-12 页
　　· 本文所作的工作第12-13 页
2 径向基函数神经网络第13-21 页
　　· 前馈式神经网络第13-14 页
　　· 径向基函数神经网络的基本原理第14-15 页
　　· 径向基函数神经网络的数学模型第15-17 页
　　· 正交最小二乘学习算法第17-21 页
3 遗传算法的基本原理和方法第21-32 页
　　· 遗传算法的描述第21-23 页
　　· 遗传算法的理论基础第23-25 页
　　· 编码及适应度函数第25-26 页
　　· 遗传算法的操作第26-31 页
　　　　· 选择第26-28 页
　　　　· 交叉算子第28-29 页
　　　　· 变异算子第29-31 页
　　· 遗传算法的现状及展望第31-32 页
4 混合递阶遗传算法优化RBF神经网络第32-48 页
　　· 混合递阶遗传算法第32-33 页
　　· 算法设计第33-36 页
　　　　· 改进的递阶遗传编码第33-35 页
　　　　· 适应度函数第35 页
　　　　· 初始化种群第35 页
　　　　· 遗传操作第35-36 页
　　· 动态非线性系统的辨识第36-43 页
　　· 非线性时间系列预测第43-46 页
　　· 结束语第46-48 页
参考文献第48-51 页
附录A 训练优化程序第51-57 页
附录B 测试程序第57-59 页
声明第59-60 页
致谢第60 页

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