| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| ·概述 | 第14-16页 |
| ·人工神经网络的发展历史与现状 | 第16-17页 |
| ·人工神经网络的基本模型 | 第17-19页 |
| ·论文的内容安排 | 第19-20页 |
| 第二章 基于遗传算法的神经网络模型拓扑结构演化 | 第20-34页 |
| ·进化神经网络 | 第20页 |
| ·神经网络参数和拓扑结构演化算法—NEAT | 第20-29页 |
| ·NEAT遗传编码方案 | 第21-22页 |
| ·NEAT变异运算 | 第22-24页 |
| ·NEAT交叉运算 | 第24-25页 |
| ·NEAT个体保护机制 | 第25-26页 |
| ·避免生成冗余的拓扑结构 | 第26-27页 |
| ·NEAT算法改进——权值局部寻优策略 | 第27-28页 |
| ·NEAT的适应度评估函数 | 第28-29页 |
| ·一级倒立摆控制实验 | 第29-34页 |
| ·一级倒立摆控制问题 | 第29-31页 |
| ·倒立摆控制问题的适应度评估函数设计 | 第31页 |
| ·改进的NEAT控制倒立摆仿真实验 | 第31-34页 |
| 第三章 二值逻辑神经网络的结构与运算优化 | 第34-40页 |
| ·二值逻辑神经网络 | 第34-40页 |
| ·二值逻辑神经元 | 第34-35页 |
| ·连接权值的取值范围 | 第35页 |
| ·神经元阈值的取值范围 | 第35-36页 |
| ·互联二值逻辑神经网络运算模型 | 第36-40页 |
| 第四章 基于遗传算法的逻辑神经网络模型拓扑结构演化 | 第40-48页 |
| ·基于二值逻辑神经网络特性的改进 | 第40-43页 |
| ·直观高效的二值逻辑神经元编码 | 第40页 |
| ·改进的二值逻辑神经网络编码 | 第40-41页 |
| ·改进的遗传变异运算 | 第41-42页 |
| ·改进的遗传交叉运算 | 第42-43页 |
| ·改进的权值寻优策略 | 第43页 |
| ·迷宫路径覆盖实验 | 第43-48页 |
| ·迷宫路径覆盖问题 | 第43-44页 |
| ·迷宫覆盖问题的Agent智能等级划分 | 第44页 |
| ·迷宫路径覆盖问题的适应度评估函数设计 | 第44-45页 |
| ·迷宫覆盖问题的遗传参数设置 | 第45页 |
| ·软件仿真及实验结果 | 第45-48页 |
| 第五章 基于启发式信息的逻辑神经网络拓扑结构演化 | 第48-62页 |
| ·启发式信息与启发式搜索 | 第48-50页 |
| ·源于布尔逻辑函数设计的启发 | 第50-56页 |
| ·双边沿触发计数器的逻辑设计 | 第50-53页 |
| ·基于启发式信息的逻辑神经网络拓扑结构演化 | 第53-54页 |
| ·三阶双边沿触发计数器实验 | 第54-56页 |
| ·FLNN的改进与优化 | 第56-62页 |
| ·FLNN泛化性能的改进 | 第56-57页 |
| ·FLNN选择层节点优化 | 第57-58页 |
| ·迷宫路径覆盖实验 | 第58-62页 |
| 第六章 结论 | 第62-64页 |
| ·研究总结 | 第62页 |
| ·本文的创新之处 | 第62-63页 |
| ·存在的问题 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第68-70页 |
| 作者和导师简介 | 第70-71页 |
| 北京化工大学 硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 | 第71-72页 |