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基于SAGA和BP网络的非线性函数极值求取系统的设计与实现

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基于SAGA和BP网络的非线性函数极值求取系统的设计与实现
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第9-17页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 研究现状第10-14页
    1.3 论文主要工作第14页
    1.4 论文组织结构第14-17页
第二章 相关技术研究第17-31页
    2.1 VC++和MATLAB混合编程第17-21页
        2.1.1 VC++和MATLAB混合编程技术第18-20页
        2.1.2 MATLAB混合编程的优点第20-21页
    2.2 遗传算法第21-24页
        2.2.1 遗传算法的基本原理第21-23页
        2.2.2 遗传算法的基本操作第23-24页
        2.2.3 遗传算法的特点及存在的问题第24页
    2.3 BP神经网络第24-29页
        2.3.1 BP神经网络的结构第25-26页
        2.3.2 BP神经网络训练过程第26-29页
        2.3.3 BP神经网络的优缺点第29页
    2.4 本章小结第29-31页
第三章 SAGA双重优化BP神经网络极值求取算法研究第31-51页
    3.1 正弦自适应遗传算法理论第31-34页
    3.2 BP神经网络结构确定第34-35页
    3.3 网络拟合和极值寻优求取第35-40页
    3.4 三种极值求取算法的实验与结果分析第40-49页
        3.4.1 实验准备第40-41页
        3.4.2 传统GABP极值求取算法第41-44页
        3.4.3 GA双重优化BP神经网络极值求取算法第44-46页
        3.4.4 SAGA双重优化BP神经网络极值求取算法第46-48页
        3.4.5 结果分析第48-49页
    3.5 本章小结第49-51页
第四章 非线性函数极值求取系统的实现第51-63页
    4.1 系统需求分析第51页
    4.2 样本数据来源及归一化处理第51-52页
    4.3 VC++和MATLAB混合编程的实现第52-59页
        4.3.1 VC++与MATLAB环境设置第52-53页
        4.3.2 VC++项目的创建第53-54页
        4.3.3 MATLAB神经网络函数功能分析第54-56页
        4.3.4 VC++与MATLAB接口函数应用分析第56-57页
        4.3.5 函数设计分析第57-59页
    4.4 极值求取系统功能模块的实现第59-61页
    4.5 本章小结第61-63页
第五章 总结与展望第63-65页
    5.1 总结第63-64页
    5.2 展望第64-65页
参考文献第65-69页
攻读学位期间发表的学术成果第69-71页
致谢第71页

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