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
页 |
| · 研究背景及意义 | 第11-12
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| · 研究现状 | 第12-16
页 |
| · 软测量技术的研究现状 | 第12-14
页 |
| · RBF 神经网络建模技术的研究现状 | 第14-16
页 |
| · 研究内容和预期目标 | 第16-17
页 |
| · 论文结构 | 第17-19
页 |
| 第2章 基于神经网络的动态流量软测量模型研究 | 第19-26
页 |
| · 软测量技术的数学描述和结构分析 | 第19-20
页 |
| · 软测量的数学描述 | 第19-20
页 |
| · 软测量的结构分析 | 第20
页 |
| · 影响软测量模型性能的因素 | 第20-23
页 |
| · 辅助变量的选择 | 第20-21
页 |
| · 测量数据的预处理 | 第21-22
页 |
| · 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
页 |
| · 基于神经网络的流量软测量模型可行性分析 | 第24-25
页 |
| · 本章小结 | 第25-26
页 |
| 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
页 |
| · 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
页 |
| · 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
页 |
| 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
页 |
| · 基于粒子群算法的RBF 神经网络优化研究 | 第39-45
页 |
| · 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
页 |
| · 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
页 |
| · 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
页 |
| · 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
页 |
| · 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
页 |
| · 粒子群算法的设计 | 第65
页 |
| · 仿真实验及结果分析 | 第65-67
页 |
| · 建模软件功能演示 | 第67-70
页 |
| · 本章小结 | 第70-71
页 |
| 结论 | 第71-73
页 |
| 参考文献 | 第73-77
页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第77-78
页 |
| 致谢 | 第78-79
页 |
| 作者简介 | 第79页 |
