| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·云模型与智能群体算法融合研究的意义和现状 | 第10-12页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第12-14页 |
| 第2章 小波神经网络理论 | 第14-29页 |
| ·小波理论 | 第14-21页 |
| ·母小波 | 第14-15页 |
| ·子小波 | 第15-16页 |
| ·连续小波变换 | 第16-19页 |
| ·离散小波变换 | 第19-21页 |
| ·小波网络理论发展 | 第21-28页 |
| ·小波网络的结构和形式 | 第21-23页 |
| ·小波网络构造形式 | 第23-24页 |
| ·小波网络的参数调整算法 | 第24-28页 |
| ·小波神经网络缺陷 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 云模型基本理论 | 第29-40页 |
| ·云的基本定义 | 第29-30页 |
| ·云的数字特征 | 第30-32页 |
| ·云的 3En 规则 | 第32-33页 |
| ·云发生器与云分类 | 第33页 |
| ·正态云发生器 | 第33页 |
| ·X 条件云和 Y 条件云发生器 | 第33-34页 |
| ·逆向云发生器 | 第34-35页 |
| ·逆向拟合云算法 | 第34页 |
| ·改进逆向云算法 | 第34-35页 |
| ·云发生器的误差 | 第35-36页 |
| ·随机数的产生原理 | 第35-36页 |
| ·正态随机数形成原理 | 第36页 |
| ·新旧逆云算法的误差比较 | 第36页 |
| ·正态云模型统计分析 | 第36-37页 |
| ·云规则生成器 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 云-智能群体算法对盘式绝缘子电场结构的优化 | 第40-64页 |
| ·云模型与智能群体算法融合实现思路 | 第42-44页 |
| ·改进的智能群体算法 | 第44-53页 |
| ·粒子群算法及其规则生成器改进算法 | 第44-48页 |
| ·鱼群算法及其云模型改进算法 | 第48-53页 |
| ·改进智能群体算法在盘式绝缘子电场结构中的优化 | 第53-59页 |
| ·改进智能群体算法比较 | 第59-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 结论及展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 附录 A （攻读学位期间所发表的学术论文目录） | 第73-74页 |
| 附件 B 云理论仿真代码 | 第74-79页 |