黑箱多目标优化评估系统研究与实现

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黑箱多目标优化评估系统研究与实现

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黑箱多目标优化评估系统研究与实现

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-14页
1.1 多目标优化评估的发展概况	第10-12页
1.1.1 多目标优化评估概述	第10页
1.1.2 多目标优化评估的研究现状及发展趋势	第10-12页
1.2 课题研究的意义及主要工作内容	第12-13页
1.3 本章小结	第13-14页
第2章黑箱多目标优化设计方法	第14-28页
2.1 试验设计与分析	第14-19页
2.1.1 正交试验设计	第14-15页
2.1.2 均匀试验设计	第15-17页
2.1.3 试验分析	第17-19页
2.2 人工神经网络建模	第19-22页
2.2.1 BP神经网络	第20-21页
2.2.2 径向基神经网络	第21-22页
2.3 遗传算法寻优	第22-27页
2.3.1 多目标优化模型和Pareto最优解	第23-24页
2.3.2 基于NSGA-Ⅱ多目标优化算法实现	第24-26页
2.3.3 约束条件的处理	第26-27页
2.4 本章小结	第27-28页
第3章多目标优化评估方法	第28-47页
3.1 基于直觉模糊和熵的TOPSIS评估法	第28-36页
3.1.1 直觉模糊综合评判	第28-33页
3.1.2 熵权法确定客观权重	第33-34页
3.1.3 多目标综合评估	第34-36页
3.2 基于TOPSIS的稳健性评估法	第36-40页
3.2.1 多目标稳健设计	第36-38页
3.2.2 内外表的选择和信噪比的计算	第38-40页
3.2.3 Pareto最优解稳健性评估	第40页
3.3 模糊贴近度评估法	第40-43页
3.3.1 Pareto最优解对理想解的率属度	第40-42页
3.3.2 模糊贴近度评估	第42-43页
3.4 可视化雷达图评估法	第43-46页
3.4.1 等效面积差评估法	第43-44页
3.4.2 可视化辅助评估支持	第44-46页
3.5 本章小结	第46-47页
第4章多目标优化评估系统开发	第47-60页
4.1 优化评估系统的总框架	第47-51页
4.2 优化评估系统设计	第51-58页
4.3 优化评估系统文件的外部接口	第58-59页
4.4 本章小节	第59-60页
第5章黑箱多目标优化评估系统的实例验证	第60-74页
5.1 已知数学模型的多目标优化	第60-64页
5.2 黑箱问题的多目标优化	第64-68页
5.3 某化工厂设备的状态评估	第68-73页
5.4 本章小结	第73-74页
第6章结论与展望	第74-76页
6.1 结论	第74页
6.2 展望	第74-76页
参考文献	第76-79页
致谢	第79页

本篇论文共79页，点击这进入下载页面。

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