基于神经网络的物流系统最经济控制研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第7-8页 |
| ·最经济智能控制的研究现状 | 第8页 |
| ·本文主要解决的问题及创新 | 第8-9页 |
| ·本文主要工作及论文结构 | 第9-11页 |
| 第二章 物流系统研究 | 第11-21页 |
| ·物流系统及成本等相关概念的研究 | 第11-16页 |
| ·物流 | 第11-12页 |
| ·物流系统 | 第12-15页 |
| ·物流成本 | 第15-16页 |
| ·物流成本的交替损益特性 | 第16-17页 |
| ·物流成本的研究现状 | 第17-19页 |
| ·我国物流业所存在的问题 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 算法研究 | 第21-32页 |
| ·径向基函数神经网络 | 第21-25页 |
| ·径向基函数神经网络的基本理论 | 第21-22页 |
| ·径向基函数神经网络的径向基函数 | 第22-23页 |
| ·径向基函数神经网络的学习算法 | 第23页 |
| ·RBF神经网络的研究现状 | 第23-25页 |
| ·遗传算法研究 | 第25-31页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第25-26页 |
| ·GA的编码方法和三大操作 | 第26-29页 |
| ·GA的适应度函数 | 第29-30页 |
| ·GA的研究现状 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 最经济控制研究设计 | 第32-46页 |
| ·最经济智能实现的研究 | 第32-34页 |
| ·最经济智能实现的目标函数 | 第32-33页 |
| ·最经济智能控制的优缺点 | 第33-34页 |
| ·最经济控制的应用 | 第34页 |
| ·RBF网络的最经济控制设计 | 第34-44页 |
| ·RBF网络代价函数的构造 | 第35-37页 |
| ·网络权值确定算法 | 第37-38页 |
| ·基于自适应遗传算法的RBF网络最经济控制实现 | 第38-43页 |
| ·最经济实现算法验证 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第五章 物流系统的最经济智能实现 | 第46-58页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·物流系统的最经济实现 | 第46-53页 |
| ·物流系统经济代价的计算 | 第46-47页 |
| ·物流系统经济收益的计算 | 第47-48页 |
| ·物流系统代价模型的建立 | 第48-53页 |
| ·物流系统的最经济实现实例验证 | 第53-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结和展望 | 第58-60页 |
| ·研究结论 | 第58页 |
| ·对后续研究工作的展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 作者在攻读硕士期间主要研究成果 | 第66-67页 |
| 附录 | 第67-71页 |
