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进化回归神经网络的研究及应用
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进化回归神经网络的研究及应用
论文目录
 
摘要第1-6 页
ABSTRACT第6-14 页
第一章 绪论第14-22 页
　　· 研究背景第14-19 页
　　　　· 工程背景第14 页
　　　　· 理论背景第14-19 页
　　· 本论文研究动机及意义第19-21 页
　　· 本论文工作安排第21-22 页
第二章 基于回归神经网络的时序数据建模及预测第22-44 页
　　· 时序数据建模及预测第22-23 页
　　· 基于神经网络的时序数据建模及预测第23-27 页
　　· 基于回归神经网络的时序关联数据建模及预测第27-43 页
　　　　· 仿真目的第28 页
　　　　· 标准问题第28-43 页
　　　　　　· 逻辑映射(Logistic Map)问题第28-31 页
　　　　　　· Mackey—Glass混沌时间序列第31-39 页
　　　　　　· 奇偶数流第39-43 页
　　· 本章小结第43-44 页
第三章 回归神经网络综合结构及其典型训练算法第44-54 页
　　· 引言第44 页
　　· 分层全回归神经网络综合结构第44-48 页
　　· 回归神经网络典型训练算法第48-52 页
　　　　· 基于一阶导数信息的训练算法第48-51 页
　　　　　　· 典型算法(1)—RTRL算法第48-49 页
　　　　　　· 典型算法(2)—BPTT算法第49-51 页
　　　　· 基于二阶导数信息的训练算法第51-52 页
　　　　　　· 基于EKF的训练算法第51-52 页
　　· 算法的比较与分析第52-53 页
　　· 本章小结第53-54 页
第四章 基于进化算法的回归神经网络设计与训练第54-74 页
　　· 引言第54-57 页
　　　　· 进化算法简介第54-57 页
　　· 进化算法与神经网络的结合第57-68 页
　　　　· 进化算法与神经网络结合的主要研究问题第58-62 页
　　　　　　· 编码方式第58-60 页
　　　　　　· 适应度评估第60-61 页
　　　　　　· 进化操作第61-62 页
　　　　· 进化神经网络中的置换问题第62-64 页
　　　　· 一个有代表性的进化神经网络系统第64-66 页
　　　　· 进化算法与回归神经网络的结合第66-68 页
　　· 一个基本的回归神经网络进化系统BERNN第68-73 页
　　　　· 个体基因型表达第69-70 页
　　　　· 适应度评估函数第70 页
　　　　· 进化操作第70-72 页
　　　　　　· 选择操作第70-71 页
　　　　　　· 交叉操作第71 页
　　　　　　· 变异操作第71-72 页
　　　　· 最优个体保留策略第72 页
　　　　· 仿真研究第72-73 页
　　· 本章小结第73-74 页
第五章 改进的进化回归神经网络系统第74-91 页
　　· 引言第74 页
　　· 改进的进化回归神经网络系统第74-89 页
　　　　· 适应度评估函数的改进第74-81 页
　　　　· 变异操作的改进第81-86 页
　　　　　　· 变异参数的自适应调整第81-82 页
　　　　　　· 变异形式的改进第82-84 页
　　　　　　· 交叉和变异概率的协同调整第84-86 页
　　　　· 最优个体保留策略的改进第86 页
　　　　· 综合仿真第86-89 页
　　· 本章小结第89-91 页
第六章 进化回归神经网络在化工过程软测量中的应用第91-105 页
　　· 软测量技术简介第91 页
　　· 锌钡白生产过程、参数及质量指标第91-97 页
　　　　· 锌钡白生产转窑工况简介第91-93 页
　　　　· 锌钡白产品主要质量指标第93-95 页
　　　　· 干燥煅烧生产因素对质量指标的影响第95-96 页
　　　　· 各生产因素的可测性第96 页
　　　　· 主要生产因素经验值第96-97 页
　　· 锌钡白产品质量指标软测量第97-104 页
　　　　· 过程数据的预分析处理第98-99 页
　　　　· 基于Elman型回归神经网络的质量指标软测量模型第99-103 页
　　　　· 基于进化回归神经网络的质量指标软测量模型第103-104 页
　　· 本章小结第104-105 页
第七章 MERNN软测量模型的改进第105-115 页
　　· MEANN软测量模型存在的问题第105 页
　　· 引入局部学习提高建模效率第105-109 页
　　　　· 进化与学习的关系第105-106 页
　　　　· 基于简化梯度下降训练算法的学习机制第106-109 页
　　　　　　· 简化的RTRL算法第107-108 页
　　　　　　· 学习机制与进化回归神经网络的结合方式第108 页
　　　　　　· 仿真研究第108-109 页
　　· 基于bootstrap的软测量模型补偿方法第109-113 页
　　　　· Bootstrap方法的原理及主要步骤第109-110 页
　　　　· 基于Bootstrap方法的软测量模型统计补偿第110-112 页
　　　　· 仿真结果第112-113 页
　　· 本章小结第113-115 页
结论第115-117 页
参考文献第117-125 页
攻读博士学位期间所完成的论文第125-126 页
致谢第126页

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