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基于BP神经网络核事故源项反演模型的优化研究

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基于BP神经网络核事故源项反演模型的优化研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第12-21页
    1.1 研究背景第12-15页
        1.1.1 核电与安全第12-14页
        1.1.2 核事故后果评价与源项估算第14-15页
    1.2 国内外研究现状第15-17页
    1.3 本文研究内容及研究意义第17-21页
        1.3.1 研究内容第17-18页
        1.3.2 课题研究意义第18-21页
第二章 基于BP神经网络的源项反演模型构建第21-37页
    2.1 BP神经网络简介第21-22页
    2.2 反演模型中BP神经网络的输入层和输出层第22-24页
    2.3 MATLAB构建BP神经网络第24-27页
    2.4 BP神经网络训练数据获取第27-30页
    2.5 BP神经网络重要参数调试第30-35页
        2.5.1 网络隐含层节点数的确定第30-32页
        2.5.2 BP神经网络训练函数的选择第32-33页
        2.5.3 BP神经网络传递函数的选择第33页
        2.5.4 BP神经网络学习率的确定第33-35页
    2.6 BP神经网络应用于核事故源项反演研究第35-36页
    2.7 本章小结第36-37页
第三章 特征处理技术应用于BP神经网络的研究第37-48页
    3.1 主成分分析法优化模型输入样本第37-41页
        3.1.1 主成分分析法简介第37-39页
        3.1.2 PCA-BP模型应用于核事故源项反演研究第39-41页
    3.2 平均影响值算法优化模型输入样本第41-43页
        3.2.1 平均影响值算法简介第41页
        3.2.2 MIV-BP模型应用于核事故源项反演研究第41-43页
    3.3 随机森林算法优化模型输入样本第43-46页
        3.3.1 随机森林算法简介第43-44页
        3.3.2 RF-BP模型应用于核事故源项反演研究第44-46页
    3.4 本章小结第46-48页
第四章 BP神经网络内部结构的优化研究第48-56页
    4.1 思维进化算法优化BP神经网络第48-52页
        4.1.1 思维进化算法简介第48-49页
        4.1.2 MEA-BP模型应用于核事故源项反演研究第49-52页
    4.2 量子遗传算法优化BP神经网络第52-55页
        4.2.1 量子遗传算法简介第52-54页
        4.2.2 QGA-BP模型应用于核事故源项反演研究第51-55页
    4.3 本章小结第55-56页
第五章 总结与展望第56-58页
    5.1 总结第56-57页
    5.2 展望第57-58页
参考文献第58-64页
致谢第64-66页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第66-67页
附录 BP神经网络核事故源项反演模型部分优化程序第67-68页

本篇论文共68页,点击这进入下载页面
 
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