| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-27页 |
| ·遗传算法历史及发展概况 | 第12-18页 |
| ·遗传算法的编码 | 第13页 |
| ·遗传算法收敛性和参数调整 | 第13-15页 |
| ·遗传算法的策略 | 第15-17页 |
| ·遗传算法的特点 | 第17-18页 |
| ·人工神经网络发展的历史及发展概况 | 第18-21页 |
| ·B样条曲线插值拟合发展概况 | 第21-24页 |
| ·超限插值历史及发展概况 | 第24-25页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第25-27页 |
| 第二章 基于遗传算法的B样条曲线的一氧化碳催化速率的最小二乘拟合 | 第27-49页 |
| ·引言 | 第27-28页 |
| ·B样条曲线拟合方法 | 第28-30页 |
| ·基于实数编码的遗传算法介绍 | 第30-33页 |
| ·算法结构 | 第31页 |
| ·选择算子 | 第31-32页 |
| ·交叉算子 | 第32页 |
| ·变异算子 | 第32页 |
| ·实数编码的优点 | 第32-33页 |
| ·具体算法实现 | 第33-35页 |
| ·编码及初始种群的选取 | 第33-34页 |
| ·适值的取法 | 第34页 |
| ·选择 | 第34页 |
| ·交叉 | 第34-35页 |
| ·变异 | 第35页 |
| ·实验与结果分析 | 第35-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第三章 神经网络在二氧化碳提纯塔建模中的研究 | 第49-59页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·方法研究及应用 | 第49-54页 |
| ·BP神经网络 | 第50-52页 |
| ·改进的BP算法 | 第52-54页 |
| ·模型建立 | 第54-55页 |
| ·样本确立及数据处理 | 第54页 |
| ·网络结构的确立 | 第54页 |
| ·传递函数的确立 | 第54-55页 |
| ·网络训练 | 第55页 |
| ·模型检验及寻优 | 第55-57页 |
| ·检验 | 第55页 |
| ·寻优 | 第55-57页 |
| ·模型结果分析 | 第57页 |
| ·小结 | 第57-59页 |
| 第四章 拟Weibull分布密度函数、神经网络在荧光寿命成像中的应用研究 | 第59-75页 |
| ·引言 | 第59-60页 |
| ·理论分析 | 第60-62页 |
| ·生物组织的荧光发光机理 | 第60-61页 |
| ·拟Weibull分布密度函数模型的导入 | 第61-62页 |
| ·实验与计算 | 第62-69页 |
| ·实验数据的获得 | 第62-63页 |
| ·数据计算 | 第63-64页 |
| ·结果比较与分析 | 第64-69页 |
| ·基于神经网络原理的荧光寿命成像研究 | 第69-73页 |
| ·小结 | 第73-75页 |
| 第五章 超限插值在一类艺术曲面造型中的应用 | 第75-87页 |
| ·引言 | 第75页 |
| ·超限插值方法介绍 | 第75-80页 |
| ·艺术曲面造型实例 | 第80-85页 |
| ·插值交叉线 | 第80页 |
| ·Hermite插值的艺术曲面实例 | 第80-85页 |
| ·计算效率的比较 | 第85页 |
| ·小结 | 第85-87页 |
| 第六章 总结与展望 | 第87-89页 |
| ·全文总结 | 第87页 |
| ·今后研究工作展望 | 第87-89页 |
| 参考文献 | 第89-97页 |
| 攻读博士期间完成的论文 | 第97-98页 |
| 致谢 | 第98页 |