| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景与意义 | 第9页 |
| ·研究现状与进展 | 第9-11页 |
| ·研究内容与结构 | 第11-13页 |
| 2 基于蝙蝠优化BP算法的企业经营状况评价模型 | 第13-25页 |
| ·数据预处理 | 第13-14页 |
| ·BP神经网络 | 第14-16页 |
| ·BP神经网络结构 | 第14-16页 |
| ·BP神经网络的优缺点 | 第16页 |
| ·蝙蝠算法 | 第16-18页 |
| ·蝙蝠算法的概述 | 第16页 |
| ·蝙蝠算法原理介绍 | 第16-17页 |
| ·蝙蝠算法参数的选择 | 第17-18页 |
| ·基于蝙蝠优化BP算法 | 第18-19页 |
| ·评价模型的确立及仿真 | 第19-24页 |
| ·BP神经网络的结构设计 | 第19-20页 |
| ·蝙蝠优化BP算法评价模型 | 第20页 |
| ·网络仿真 | 第20-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 基于小生境萤火虫优化BP算法的企业经营状况评价模型 | 第25-35页 |
| ·萤火虫算法 | 第25-27页 |
| ·萤火虫算法的概述 | 第25页 |
| ·萤火虫算法原理介绍 | 第25-26页 |
| ·萤火虫算法参数的选择 | 第26-27页 |
| ·基于小生境萤火虫优化算法 | 第27-29页 |
| ·小生境技术 | 第27页 |
| ·基于小生境萤火虫优化BP算法步骤 | 第27-29页 |
| ·FA算法和NFA算法的仿真对比 | 第29-30页 |
| ·评价模型的确立及仿真 | 第30-34页 |
| ·神经网络的结构设计及评价模型 | 第30页 |
| ·网络仿真 | 第30-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 4 基于高斯白噪声扰动的蝙蝠优化RBF算法的企业经营状况评价模型 | 第35-43页 |
| ·RBF神经网络 | 第35-36页 |
| ·RBF神经网络结构 | 第35-36页 |
| ·RBF神经网络的优缺点 | 第36页 |
| ·基于高斯白噪声扰动的蝙蝠算法 | 第36-37页 |
| ·BA算法和GWBA算法的仿真对比 | 第37-38页 |
| ·评价模型的确立及仿真 | 第38-42页 |
| ·神经网络的结构设计及评价模型 | 第38-39页 |
| ·网络仿真 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 5 总结与展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-51页 |
| 作者攻读学位期间发表学术论文清单 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53页 |