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基于遗传算法的补偿模糊神经网络研究及应用

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基于遗传算法的补偿模糊神经网络研究及应用
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-15页
  · 课题研究的背景和意义第10-11页
  · 模糊神经网络的发展现状第11-13页
    · 人工神经网络研究现状第11-12页
    · 模糊逻辑系统研究现状第12页
    · 模糊神经网络的发展概况第12-13页
  · 遗传算法发展及应用第13页
  · 本文主要工作第13-15页
第2章 补偿模糊神经网络模型第15-26页
  · 补偿模糊神经网络基本原理第15-20页
    · 基本模糊神经元第15-18页
    · 网络结构第18-19页
    · 补偿模糊推理第19-20页
  · 构造初始网络模型第20-21页
  · 网络的学习算法第21-23页
  · 仿真实例及分析第23-25页
  · 本章小结第25-26页
第3章 遗传算法的参数优化第26-36页
  · 遗传算法的生物学基础第26-27页
  · 基本遗传算法第27-30页
    · 编码第28页
    · 群体设定第28-29页
    · 适应度函数第29-30页
    · 遗传操作第30页
  · 改进遗传算法第30-33页
  · 实验测试及结果第33-35页
  · 本章小结第35-36页
第4章 基于GA 的补偿模糊神经网络在稳态优化中的应用第36-45页
  · 遗传算法优化神经网络连接权值第36-37页
  · 遗传算法优化补偿模糊神经网络第37-38页
  · 基于GA 的补偿模糊神经网络在稳态优化中的应用第38-39页
    · 稳态优化问题描述第38页
    · 稳态优化问题的实现第38-39页
  · 实例构建及结果分析第39-44页
    · 实例构建第39-41页
    · 结果分析第41-44页
  · 本章小结第44-45页
结论第45-46页
参考文献第46-49页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第49-50页
致谢第50页

本篇论文共50页,点击这进入下载页面
 
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