| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-14页 |
| ·背景及意义 | 第11页 |
| ·背景概述 | 第11页 |
| ·研究意义 | 第11页 |
| ·研究目标与研究内容 | 第11-12页 |
| ·研究目标 | 第11页 |
| ·研究内容 | 第11-12页 |
| ·拟解决的关键问题与期望结果 | 第12页 |
| ·拟解决的关键问题 | 第12页 |
| ·期望结果 | 第12页 |
| ·研究方法与技术路线 | 第12-13页 |
| ·研究方法 | 第12页 |
| ·技术路线 | 第12-13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 模块化神经网络的基础 | 第14-23页 |
| ·神经网络概述 | 第14-15页 |
| ·神经网络类型 | 第15-16页 |
| ·RBF 神经网络 | 第16-18页 |
| ·RBF 神经网络基本原理 | 第16页 |
| ·RBF 神经网络模型 | 第16-17页 |
| ·RBF 神经网络学习算法 | 第17-18页 |
| ·模块化神经网络 | 第18-22页 |
| ·模块化神经网络的概念 | 第18-19页 |
| ·构造模块化神经网络的动因 | 第19页 |
| ·模块化神经网络系统结构 | 第19-20页 |
| ·模块化神经网络的分类 | 第20-21页 |
| ·模块化神经网络的设计步骤 | 第21-22页 |
| ·模块化神经网络的应用 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 评价问题的模块化神经网络模型研究 | 第23-36页 |
| ·相关定义概述 | 第23-26页 |
| ·定义合理序映射数值化原始样本 | 第26-28页 |
| ·神经网络分类器模块化的整体构思 | 第28-29页 |
| ·相邻子集分解法 | 第29-35页 |
| ·子模块构造原理与方法 | 第30-32页 |
| ·模块化网络的三层结构 | 第32-34页 |
| ·模块化网络模型工作原理 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于遗传算法的模块化神经网络模型优化 | 第36-42页 |
| ·RBF 网络模型参数主要优化概述 | 第36-37页 |
| ·中心和宽度 | 第36页 |
| ·隐层到输出层线性权重 | 第36-37页 |
| ·隐层单元数目 | 第37页 |
| ·遗传算法 | 第37-39页 |
| ·遗传算法概述 | 第37页 |
| ·遗传算法运算步骤 | 第37-38页 |
| ·遗传算法特点 | 第38-39页 |
| ·多目标优化的遗传算法与matlab 辅助实现 | 第39-41页 |
| ·多目标优化的遗传算法流程 | 第39-40页 |
| ·多目标优化的模块化模型结构与参数 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 基于序映射的模块化RBF神经网络模型在食品安全主任知识素质综合评价中的应用 | 第42-65页 |
| ·问题提出 | 第42-43页 |
| ·数据处理 | 第43-46页 |
| ·数值化原始考核结果 | 第43-45页 |
| ·数据拆分 | 第45-46页 |
| ·基于RBF 的食品安全主任知识素质综合评价模型 | 第46-51页 |
| ·食品安全主任知识素质综合评价模型的学习算法 | 第46-48页 |
| ·食品安全主任知识素质综合评价模型的输入参数设置 | 第48-50页 |
| ·食品安全主任知识素质综合评价模型的设计实现 | 第50页 |
| ·食品安全主任知识素质综合评价模型的收敛评估 | 第50-51页 |
| ·基于RBF 的食品安全主任知识素质综合评价模块化模型 | 第51-61页 |
| ·食品安全主任知识素质综合评价模块化模型的三层结构 | 第51-54页 |
| ·确定食品安全主任知识素质综合评价模块化模型的子模块组包含的子模块 | 第54页 |
| ·食品安全主任知识素质综合评价模块化模型的工作原理 | 第54-55页 |
| ·食品安全主任知识素质综合评价模块化模型的输入参数设置 | 第55-59页 |
| ·食品安全主任知识素质综合评价模块化模型的设计实现 | 第59-60页 |
| ·食品安全主任知识素质综合评价模块化模型的收敛评估 | 第60-61页 |
| ·基于食品安全主任知识动态评价指标体系的序映射模块化网络应用 | 第61-63页 |
| ·模型性能评估结果的比较与分析 | 第63-64页 |
| ·序映射变量指标的优点分析 | 第64页 |
| ·相邻子集分解法的有效性分析 | 第64页 |
| ·适合动态评价指标体系的序映射模块化神经网络模型设计有效性分析 | 第64页 |
| ·基于优化的序映射模块化神经网络模型动态建模的有效性分析 | 第64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 附录1 模块化RBF 网络的训练程序 | 第68-70页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 附件 | 第72页 |
