改进型遗传算法在木材干燥过程建模中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题背景 | 第9页 |
| ·木材干燥工艺 | 第9-11页 |
| ·木材干燥过程 | 第9-10页 |
| ·木材干燥基准 | 第10-11页 |
| ·木材干燥建模的国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·我国木材干燥面临的形势 | 第11-12页 |
| ·木材干燥建模研究现状 | 第12-14页 |
| ·课题研究的目的意义 | 第14-15页 |
| ·课题的研究内容 | 第15-16页 |
| 2 神经网络建模 | 第16-25页 |
| ·神经网络与系统建模 | 第16-17页 |
| ·神经网络理论 | 第16页 |
| ·神经网络建模 | 第16-17页 |
| ·BP神经网络 | 第17-18页 |
| ·BP网络学习规则 | 第18-21页 |
| ·BP网络算法的推导 | 第18-21页 |
| ·BP网络算法的步骤 | 第21页 |
| ·BP网络设计技巧 | 第21-22页 |
| ·基于BP网络的木材干燥过程建模 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 遗传算法 | 第25-34页 |
| ·遗传算法的产生及发展 | 第25-26页 |
| ·遗传算法的要素及基本流程 | 第26-31页 |
| ·遗传算法的要素 | 第26-30页 |
| ·遗传算法的流程 | 第30-31页 |
| ·遗传算法的改进方法 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 4 基于云模型的改进型遗传算法优化建模 | 第34-47页 |
| ·云模型及其算法实现 | 第34-42页 |
| ·云的基本定义 | 第34-35页 |
| ·云的数字特征 | 第35-38页 |
| ·云的3En规则 | 第38页 |
| ·云的分类 | 第38页 |
| ·云的算法实现 | 第38-41页 |
| ·云发生器的软件实现 | 第41-42页 |
| ·基于云模型的改进型遗传算法 | 第42-45页 |
| ·改进型遗传算法优化的神经网络模型 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 5 实验与仿真研究 | 第47-55页 |
| ·实验方法 | 第47-48页 |
| ·数据预处理 | 第48-49页 |
| ·木材干燥基准模型的训练及校验 | 第49-54页 |
| ·BP神经网络模型训练及校验 | 第49-53页 |
| ·改进型遗传算法优化BP神经网络模型的训练及校验 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
