遗传算法在计算机辅助沙发设计中的研究与应用
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景 | 第10-13页 |
| ·产品创新设计的新要求 | 第10页 |
| ·沙发家具设计的历程、现状和发展趋向 | 第10-11页 |
| ·计算机辅助概念设计 | 第11-12页 |
| ·遗传算法应用于计算机辅助设计技术的现状 | 第12-13页 |
| ·问题的提出 | 第13页 |
| ·本文的内容及主要工作 | 第13-15页 |
| 第2章 遗传算法分析 | 第15-28页 |
| ·遗传算法概要 | 第15-19页 |
| ·遗传算法的生物学和遗传学基础 | 第15页 |
| ·遗传算法的指导思想 | 第15-16页 |
| ·遗传算法的基本操作 | 第16-18页 |
| ·遗传算法的流程 | 第18-19页 |
| ·编码方式 | 第19-21页 |
| ·适应度函数 | 第21-22页 |
| ·约束条件的处理 | 第22-23页 |
| ·性能评估 | 第23-24页 |
| ·收敛性 | 第24页 |
| ·遗传算法的特点 | 第24-25页 |
| ·基本遗传算法的改进及设计方法 | 第25-28页 |
| ·基于树结构的遗传算法 | 第25-28页 |
| ·数学表示二叉树 | 第25-26页 |
| ·遗传算子的实现 | 第26-28页 |
| 第3章 径向基函数神经网络的理论基础 | 第28-45页 |
| ·人工神经网络概述 | 第28页 |
| ·径向基函数神经网络的发展与应用 | 第28-29页 |
| ·径向基函数神经网络基本原理 | 第29-45页 |
| ·RBF基函数 | 第29-31页 |
| ·RBFNN结构 | 第31页 |
| ·RBFNN分类机理 | 第31-34页 |
| ·正则化理论 | 第34-38页 |
| ·正则化理论基本思想 | 第34-37页 |
| ·正则化问题的逼近解 | 第37-38页 |
| ·RBFNN中心确定算法 | 第38-45页 |
| ·随机选取RBF中心 | 第39页 |
| ·自组织学习选取RBF中心 | 第39-42页 |
| ·动态自适应方法确定RBF中心 | 第42-43页 |
| ·有监督学习选取RBF中心 | 第43页 |
| ·正交最小二乘(OLS)法选取RBF中心 | 第43-45页 |
| 第4章 遗传算法在计算机辅助沙发设计中应用 | 第45-63页 |
| ·系统的总体结构 | 第45-46页 |
| ·数据库设计 | 第46-49页 |
| ·数据库的概念模型 | 第46页 |
| ·数据库的逻辑模型 | 第46-49页 |
| ·组件的分类及组件库的建立 | 第47页 |
| ·组件的分类与保存 | 第47-48页 |
| ·组件库的设计与实现 | 第48-49页 |
| ·智能化创新设计模块 | 第49-53页 |
| ·二维草图的生成 | 第49-52页 |
| ·三维图形的生成 | 第52-53页 |
| ·基于遗传算法的创新设计方案生成模块 | 第53-63页 |
| ·组件的生成及管理 | 第53页 |
| ·设计方案的生成 | 第53-63页 |
| ·编码方法 | 第53-55页 |
| ·评价方法的描述 | 第55-57页 |
| ·进化机制的确定 | 第57-58页 |
| ·停止运行的准则 | 第58页 |
| ·创新设计的实现 | 第58-59页 |
| ·实验性能测试 | 第59-63页 |
| 第5章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·本文的工作 | 第63-64页 |
| ·进一步的研究方向 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 在学期间发表的学术论文及参加的项目 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
