| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·计算智能的研究意义 | 第9-10页 |
| ·本文的主要工作 | 第10-11页 |
| ·本文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 人工神经网络研究基础 | 第12-26页 |
| ·人工神经网络简介 | 第12-22页 |
| ·人工神经网络的发展历史 | 第12-15页 |
| ·人工神经网络模型 | 第15-22页 |
| ·人工神经网络的学习规则 | 第22-25页 |
| ·反馈神经网络的数学模型 | 第25-26页 |
| 第三章 现代神经网络研究的特征、理论和方法 | 第26-33页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·现代神经网络的特征 | 第26-27页 |
| ·现代神经网络的理论和方法 | 第27-32页 |
| ·预备知识 | 第27-29页 |
| ·神经网络的流形表示 | 第29-30页 |
| ·神经场理论 | 第30-32页 |
| ·结语 | 第32-33页 |
| 第四章 判定时滞反应-扩散不确定神经网络的全局指数鲁棒稳定性的一种 LMI 方法 | 第33-43页 |
| ·引言 | 第33-34页 |
| ·本章采用的记号 | 第34-35页 |
| ·主要结论 | 第35-41页 |
| ·数值例子 | 第41-42页 |
| ·结论 | 第42-43页 |
| 第五章 遗传算法的研究基础 | 第43-59页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第43页 |
| ·标准遗传算法 | 第43-47页 |
| ·二进制遗传算法的理论基础 | 第47-55页 |
| ·实数遗传算子和算法收敛性 | 第55-59页 |
| 第六章 遗传算法的改进研究 | 第59-69页 |
| ·引言 | 第59-60页 |
| ·广义邻域搜索算法 | 第60-61页 |
| ·广义邻域搜索算法的关键问题 | 第61-62页 |
| ·搜索机制的选择 | 第61页 |
| ·搜索方式的选择 | 第61页 |
| ·邻域函数的设计 | 第61页 |
| ·状态更新方式的设计 | 第61页 |
| ·控制参数的修改准则和方式的设计 | 第61-62页 |
| ·算法终止准则的设计 | 第62页 |
| ·一种新的混合遗传算法 | 第62-68页 |
| ·改进的遗传算法 | 第62-65页 |
| ·二次插值法 | 第65-66页 |
| ·混合遗传算法 | 第66页 |
| ·仿真算例 | 第66-68页 |
| ·结语 | 第68-69页 |
| 第七章 基于混合遗传算法的前向神经网络训练 | 第69-73页 |
| ·引言 | 第69页 |
| ·遗传算法优化神经网络概述 | 第69-70页 |
| ·遗传算法优化神经网络流程 | 第70页 |
| ·综合适应度 | 第70-71页 |
| ·仿真试验 | 第71-72页 |
| ·结论 | 第72-73页 |
| 第八章 粒子群算法原理 | 第73-81页 |
| ·引言 | 第73页 |
| ·基本粒子群算法 | 第73-75页 |
| ·标准粒子群优化算法 | 第75-76页 |
| ·PSO 算法的统一模型 | 第76-77页 |
| ·基于统一描述模型的PSO 收敛性分析 | 第77-78页 |
| ·PSO 与GA 的比较 | 第78-79页 |
| ·结语 | 第79-81页 |
| 第九章 一种基于种群多样性的自适应粒子群算法 | 第81-95页 |
| ·引言 | 第81页 |
| ·设计粒子群算法的基本原则 | 第81-82页 |
| ·PSO 算法的设计步骤 | 第82-83页 |
| ·种群多样性测度分析 | 第83-86页 |
| ·自适应策略 | 第86-87页 |
| ·惯性权重的自适应动态调节 | 第86-87页 |
| ·基于精英保留策略的变异操作 | 第87页 |
| ·自适应粒子群算法APSO | 第87-88页 |
| ·数值实验 | 第88-94页 |
| ·结论 | 第94-95页 |
| 第十章 改进的粒子群算法在非线性约束优化中的应用 | 第95-100页 |
| ·引言 | 第95页 |
| ·粒子群算法的改进 | 第95-96页 |
| ·随机系数和惯性权重的选取 | 第95-96页 |
| ·新的适应度函数 | 第96页 |
| ·约束条件的处理 | 第96-97页 |
| ·动态罚函数法 | 第96-97页 |
| ·标记罚函数法 | 第97页 |
| ·数值试验 | 第97-99页 |
| ·结论 | 第99-100页 |
| 参考文献 | 第100-108页 |
| 攻读博士学位期间发表论文情况 | 第108-109页 |
| 致谢 | 第109页 |