基于免疫蚁群优化的板形控制人工智能模型研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题背景及意义 | 第10页 |
| ·板形控制研究现状 | 第10-12页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11-12页 |
| ·人工智能算法研究现状 | 第12-14页 |
| ·蚁群算法研究现状 | 第12-13页 |
| ·免疫算法研究现状 | 第13-14页 |
| ·人工神经网络研究现状 | 第14页 |
| ·课题来源和主要研究内容 | 第14-16页 |
| ·课题来源 | 第14页 |
| ·本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| ·本文组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 基于免疫优化的蚁群算法 | 第16-26页 |
| ·引言 | 第16-17页 |
| ·基本蚁群算法简介 | 第17-20页 |
| ·蚁群算法的特点 | 第18页 |
| ·基本蚁群算法的数学模型 | 第18-20页 |
| ·免疫优化的蚁群算法 | 第20-25页 |
| ·基本免疫操作 | 第20-22页 |
| ·疫苗提取方法 | 第22页 |
| ·疫苗接种策略 | 第22-23页 |
| ·免疫蚁群算法 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 免疫蚁群优化 BP 网络板形预测模型 | 第26-35页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·板形的概念 | 第27-28页 |
| ·BP 神经网络概述 | 第28-29页 |
| ·板形预测模型的建立 | 第29-34页 |
| ·免疫蚁群算法设计 | 第29-30页 |
| ·免疫蚁群优化的 BP 网络训练过程 | 第30-32页 |
| ·免疫蚁群 BP 网络板形预测模型 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 动态影响矩阵板形控制智能模型 | 第35-43页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·板形控制模型的建立 | 第36-42页 |
| ·影响系数矩阵 | 第36-38页 |
| ·动态影响系数矩阵具体实现算法 | 第38-40页 |
| ·板形控制模型的建立过程 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 仿真实验及分析 | 第43-54页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·基于免疫优化的蚁群算法仿真实验 | 第43-46页 |
| ·实验环境设置 | 第43页 |
| ·实验数据的获取 | 第43-44页 |
| ·实验结果 | 第44-45页 |
| ·实验结论 | 第45-46页 |
| ·板形控制预测模型仿真实验 | 第46-50页 |
| ·实验环境设置 | 第46页 |
| ·实验数据的获取 | 第46页 |
| ·实验结果 | 第46-50页 |
| ·实验结论 | 第50页 |
| ·板形控制模型仿真实验 | 第50-53页 |
| ·实验环境设置 | 第50页 |
| ·实验数据的获取 | 第50-51页 |
| ·实验结果 | 第51-52页 |
| ·实验结论 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 作者简介 | 第62页 |
