| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 致谢 | 第8-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| ·研究背景及意义 | 第13-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-18页 |
| ·本文研究内容及论文结构 | 第18-20页 |
| 第二章 交互式进化计算 | 第20-31页 |
| ·交互式进化计算的概念 | 第20-21页 |
| ·交互式进化计算的核心问题 | 第21-23页 |
| ·个体适应值评价 | 第22-23页 |
| ·加速进化收敛 | 第23页 |
| ·遗传算法的基本概念与构成要素 | 第23-31页 |
| ·遗传算法的基本概念与算法描述 | 第23-25页 |
| ·参数编码 | 第25-26页 |
| ·初始群体的设定 | 第26-27页 |
| ·适应度函数的设计 | 第27-28页 |
| ·遗传操作 | 第28-30页 |
| ·控制参数设定 | 第30-31页 |
| 第三章 径向基函数神经网络 | 第31-40页 |
| ·RBF神经网络拓扑结构 | 第31-33页 |
| ·径向基函数网络的函数逼近理论 | 第33-34页 |
| ·神经网络的学习及泛化能力 | 第34-35页 |
| ·RBF神经网络学习算法 | 第35-40页 |
| ·算法概述 | 第35-36页 |
| ·正交最小二乘学习算法 | 第36-40页 |
| 第四章 结合径向基函数网络与交互式进化计算的求解算法 | 第40-50页 |
| ·算法的给出及所要解决的问题 | 第40-41页 |
| ·算法设计 | 第41-47页 |
| ·算法思想 | 第41-42页 |
| ·算法关键问题及解决方法 | 第42-46页 |
| ·算法详细设计 | 第46-47页 |
| ·算法的进一步解释 | 第47-48页 |
| ·算法性能的分析和总结 | 第48-50页 |
| 第五章 求解隐性目标决策问题的原型研究 | 第50-58页 |
| ·系统设计 | 第50-54页 |
| ·流程设计 | 第50-51页 |
| ·模块设计 | 第51-52页 |
| ·要素部分设计 | 第52-54页 |
| ·系统实现 | 第54-58页 |
| ·参数设置 | 第54-55页 |
| ·设计过程 | 第55-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·总结 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-67页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或待发表论文 | 第67页 |