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基于约束分类优化算法的人群流行病学空间分布模型仿真研究

个人简历第1-7页
摘要第7-9页
Abstract第9-11页
前言第11-17页
1 粒子群算法与约束分类优化问题第17-37页
   ·粒子群优化算法第17-27页
     ·粒子群优化算法的产生及基础第17-18页
     ·粒子群优化算法的原理第18-20页
     ·标准的粒子群优化算法第20-22页
     ·粒子群优化算法中对于参数的控制第22-23页
     ·粒子群优化算法关于拓扑的结构第23-24页
     ·粒子群优化算法近况第24-26页
     ·粒子群优化算法的实际应用第26-27页
   ·基于粒子群优化的流行病分类进化算法求解约束优化问题第27-28页
   ·粒子群优化的方法第28-32页
     ·PSO-SMEA有关多种群的算法第29-30页
     ·PSO-SMEA的计算方法的过程第30-32页
   ·工程的设计当中遇到的约束的优化问题第32-37页
     ·设定算法第33页
     ·实验的结果和研究剖析第33-37页
2 关于流行病数据的采集第37-48页
   ·数据的分布特征第37-42页
     ·数据在空间上的表现第38页
     ·数据在空间上的特性第38-39页
     ·数据在空间上的类型第39-42页
   ·数据来源第42-45页
     ·地图上的数据第43页
     ·航空航天遥感图第43-44页
     ·数字化的资料第44页
     ·文字性总结第44-45页
   ·数据处理的规范标准及问题第45-48页
     ·地理基础需要统一第45-46页
     ·数据分类的编码需要统一第46页
     ·要统一数据交换的标准格式第46页
     ·收集数据的技术需要规范化第46-47页
     ·规范了标准之后面临的问题第47-48页
3 流行病学模型的建立及步骤第48-58页
   ·流行病学模型第48页
   ·建立流行病学模型的用途第48-49页
   ·模型建立的分类第49-51页
   ·模型建立的步骤第51-54页
     ·概念模型的确定第52-53页
     ·建立分析模型第53-54页
   ·人群流行病学的空间分布建模步骤第54-58页
     ·计算流行病发病点空间位置第55-56页
     ·实现人群流行病学的空间分布建模第56-58页
4 仿真模型及实验结果分析第58-68页
   ·仿真模型结果分析第58-63页
   ·实验结果分析第63-65页
   ·对模型进行验证第65-68页
5 总结和展望第68-71页
   ·总结第68-69页
   ·展望第69-71页
参考文献第71-76页
综述第76-93页
 参考文献第90-93页
致谢第93-94页
攻读硕士研究生期间发表的论文第94-96页
附件第96-103页

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