改进的社会力模型优化算法的研究与应用
| 摘要 | 第4-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 图目录 | 第13-14页 |
| 表目录 | 第14-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第15-17页 |
| 1.2 智能优化算法研究现状 | 第17-20页 |
| 1.2.1 粒子群优化算法(PSO) | 第17-18页 |
| 1.2.2 进化策略(ES) | 第18-19页 |
| 1.2.3 差分搜索算法(DS) | 第19页 |
| 1.2.4 差分进化算法(DE) | 第19-20页 |
| 1.3 论文内容及组织结构 | 第20-23页 |
| 第2章 改进基于社会力模型优化算法 | 第23-35页 |
| 2.1 社会力模型 | 第23-24页 |
| 2.2 改进SFSO算法 | 第24-34页 |
| 2.2.1 初始化 | 第27页 |
| 2.2.2 选择目标阶段 | 第27-28页 |
| 2.2.3 社会力驱动 | 第28-32页 |
| 2.2.4 更新历史记忆 | 第32-33页 |
| 2.2.5 协作阶段 | 第33-34页 |
| 2.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 数值优化实验分析 | 第35-53页 |
| 3.1 Benchmark 函数 | 第35-36页 |
| 3.2 参数设置 | 第36-38页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第38-51页 |
| 3.3.1 实验1 | 第38-46页 |
| 3.3.2 实验2 | 第46-48页 |
| 3.3.3 实验3 | 第48-50页 |
| 3.3.4 实验4 | 第50-51页 |
| 3.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 第4章 改进SFSO在SVM中的应用 | 第53-67页 |
| 4.1 SVM基本原理 | 第54-56页 |
| 4.2 SVM分类机 | 第56-58页 |
| 4.3 SVM回归机 | 第58-59页 |
| 4.4 改进SFSO优化SVM参数流程 | 第59-61页 |
| 4.5 SVM参数优化仿真实验 | 第61-66页 |
| 4.5.1 参数设置 | 第61页 |
| 4.5.2 实验描述 | 第61-62页 |
| 4.5.3 分类结果与分析 | 第62-66页 |
| 4.6 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 改进SFSO在深度信念网络中的应用 | 第67-73页 |
| 5.1 深度信念网络 | 第67-69页 |
| 5.2 改进SFSO优化DBN结构参数流程 | 第69-71页 |
| 5.3 改进SFSO优化DBN结构参数 | 第71-72页 |
| 5.3.1 数据来源 | 第71页 |
| 5.3.2 实验结果与分析 | 第71-72页 |
| 5.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 第6章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第83页 |
