| 第一章 引言 | 第1-10页 |
| ·概述 | 第6页 |
| ·神经网络概述 | 第6-9页 |
| ·神经网络的产生、发展 | 第6-7页 |
| ·神经元(neruon) | 第7-8页 |
| ·神经网络模型(neural network) | 第8-9页 |
| ·遗传算法(GA)的产生、特征及其应用 | 第9页 |
| ·本课题的主要研究内容 | 第9-10页 |
| 第二章 织物配色原理 | 第10-14页 |
| ·色度学基础 | 第10-12页 |
| ·三基色原理 | 第10页 |
| ·色彩的测量与色差 | 第10-12页 |
| ·织物配色方法 | 第12-14页 |
| 第三章 径向基神经网络 | 第14-19页 |
| ·前馈式神经网络 | 第14-15页 |
| ·径向基函数网络的基本原理 | 第15-18页 |
| ·RBF网络与其它前馈网络性能特征的比较 | 第18-19页 |
| 第四章 遗传算法的基本原理和方法 | 第19-25页 |
| ·遗传算法基本用语及算法流程 | 第19-20页 |
| ·遗传算法简介 | 第20-22页 |
| ·遗传算法基本操作 | 第20-22页 |
| ·遗传算法的优点 | 第22页 |
| ·实数编码的遗传算法 | 第22-25页 |
| 第五章 基于RBF神经网络的遗传算法织物配色方法及仿真实例 | 第25-35页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·提出的基于RBF神经网络的遗传算法织物配色方法 | 第25-26页 |
| ·RBF网络的训练 | 第26-27页 |
| ·RBF网络样本的获得 | 第26-27页 |
| ·RBF网络的训练 | 第27页 |
| ·遗传算法的计算 | 第27-28页 |
| ·确定解的编码 | 第27页 |
| ·确定初始群体 | 第27页 |
| ·确定适应度函数 | 第27-28页 |
| ·确定选择、交叉和变异算子 | 第28页 |
| ·确定遗传算法的参数 | 第28页 |
| ·基于RBF神经网络的遗传算法织物配色模型程序实现及结果分析 | 第28-35页 |
| ·本程序主要界面 | 第28-32页 |
| ·仿真实例 | 第32-34页 |
| ·结果分析 | 第34-35页 |
| 第六章 总结与展望 | 第35-36页 |
| 参考文献 | 第36-38页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第38-39页 |
| 致谢 | 第39-40页 |
| 学位论文独创性声明 | 第40页 |
| 学位论文知识产权权属声明 | 第40-41页 |