论文目录 | |
摘要 | 第1-6
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ABSTRACT | 第6-11
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第1章 绪论 | 第11-19
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· 研究背景及意义 | 第11-12
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· 研究现状 | 第12-16
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· 软测量技术的研究现状 | 第12-14
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· RBF 神经网络建模技术的研究现状 | 第14-16
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· 研究内容和预期目标 | 第16-17
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· 论文结构 | 第17-19
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第2章 基于神经网络的动态流量软测量模型研究 | 第19-26
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· 软测量技术的数学描述和结构分析 | 第19-20
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· 软测量的数学描述 | 第19-20
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· 软测量的结构分析 | 第20
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· 影响软测量模型性能的因素 | 第20-23
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· 辅助变量的选择 | 第20-21
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· 测量数据的预处理 | 第21-22
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· 软测量建模及模型的在线校正 | 第22-23
页 |
· 软测量模型的设计 | 第23-24
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· 基于神经网络的流量软测量模型可行性分析 | 第24-25
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· 本章小结 | 第25-26
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第3章 基于改进敏感性分析算法的 RBF 神经网络研究 | 第26-39
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· RBF 神经网络结构分析及学习算法比较 | 第26-29
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· RBF 神经网络拓扑结构分析 | 第26-27
页 |
· RBF 神经网络常用的学习算法及比较 | 第27-29
页 |
· RBF 神经网络的问题及改进 | 第29
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· 基于改进敏感性分析算法的RBF 神经网络参数的优化 | 第29-33
页 |
· 基于减聚类算法的 RBF 中心的选取及宽度确定 | 第30-31
页 |
· 基于 SenV 算法的 RBF 神经网络参数优化 | 第31-33
页 |
· 计算机仿真研究 | 第33-38
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· RBF 神经网络样本数据的获取 | 第33-35
页 |
· RBF 神经网络样本数据的训练 | 第35-36
页 |
· RBF 神经网络智能检测结果及评价 | 第36-38
页 |
· 本章小结 | 第38-39
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第4章 引入改进进化方向算子的粒子群算法的研究 | 第39-61
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· 基于粒子群算法的RBF 神经网络优化研究 | 第39-45
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· 粒子群算法的生物模型 | 第39-40
页 |
· 粒子群算法的数学描述 | 第40-41
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· 粒子群算法的设计流程 | 第41-44
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· 粒子群算法优化 RBF 神经网络的可行性分析 | 第44-45
页 |
· 标准粒子群算法分析与改进 | 第45-48
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· PSO 算法参数性能分析 | 第45-47
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· 经典的粒子群算法改进方法 | 第47-48
页 |
· 引入改进进化方向算子的粒子群算法(IPSO)的提出 | 第48-49
页 |
· IPSO 学习算法的性能评价指标 | 第49-50
页 |
· PSO 算法优化RBF 神经网络结构和参数的实现流程 | 第50-55
页 |
· RBF 神经网络结构设计 | 第50-51
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· 粒子群优化算法的参数设计 | 第51-54
页 |
· IPSO 算法优化RBF 神经网络的工作流程 | 第54-55
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· 仿真实验及结果分析 | 第55-59
页 |
· 本章小结 | 第59-61
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第5章 基于 RBF 网络的动态流量软测量系统的实现 | 第61-71
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· 实验方案的设计 | 第61-62
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· 基于 RBF 神经网络的动态流量软测量建模 | 第62
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· 获取动态流量软测量数据 | 第62-64
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· 辅助变量的选择 | 第62-63
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· 现场数据采集 | 第63
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· 数据预处理 | 第63-64
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· 动态流量软测量模型中神经网络和粒子群算法的设计 | 第64-65
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· RBF 神经网络结构和参数的确定 | 第64-65
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· 粒子群算法的设计 | 第65
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· 仿真实验及结果分析 | 第65-67
页 |
· 建模软件功能演示 | 第67-70
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· 本章小结 | 第70-71
页 |
结论 | 第71-73
页 |
参考文献 | 第73-77
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攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第77-78
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致谢 | 第78-79
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作者简介 | 第79页 |