| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究现状 | 第10-11页 |
| ·人工神经网络的研究现状 | 第10-11页 |
| ·协同进化的研究现状 | 第11页 |
| ·评价问题的研究现状 | 第11页 |
| ·本文的研究内容和思路 | 第11-12页 |
| ·本文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 构建基于协同进化的神经网络模型的相关技术研究 | 第14-34页 |
| ·人工神经网络的发展状况 | 第14-20页 |
| ·神经网络的基本原理 | 第14页 |
| ·神经元模型 | 第14-16页 |
| ·神经网络的分类 | 第16-17页 |
| ·神经网络学习规则及其基本特点 | 第17-20页 |
| ·误差反向传播算法(BP算法)技术研究 | 第20-22页 |
| ·BP算法的基本原理 | 第20-22页 |
| ·BP算法的实现步骤 | 第22页 |
| ·BP算法的主要缺点及改进算法 | 第22-26页 |
| ·BP算法的主要缺点 | 第23-24页 |
| ·BP算法的改进 | 第24-26页 |
| ·进化技术基础 | 第26-31页 |
| ·进化计算分类 | 第26页 |
| ·遗传算法原理 | 第26-27页 |
| ·遗传算法的实现技术 | 第27-31页 |
| ·人工神经网络与遗传算法的结合 | 第31-32页 |
| ·结合的理论基础 | 第31页 |
| ·结合的方式 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第三章 构建空气质量状况评定模型的数据准备 | 第34-40页 |
| ·训练数据和测试数据的来源及筛选 | 第34-35页 |
| ·数据的来源 | 第34页 |
| ·数据的筛选 | 第34-35页 |
| ·空气质量评定模型指标体系的构建 | 第35-38页 |
| ·评价指标体系的构建原则 | 第35页 |
| ·本文评价因子的选取及其含义 | 第35-37页 |
| ·指标体系数据的标准化处理 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于BP神经网络的空气质量状况评价模型的构建 | 第40-52页 |
| ·问题的提出 | 第40页 |
| ·BP的建模原理 | 第40-41页 |
| ·BP网络模型的构建及应用 | 第41-51页 |
| ·问题描述 | 第41页 |
| ·输入向量和目标向量设计 | 第41-42页 |
| ·样本的选取和预处理 | 第42-46页 |
| ·网络结构的确定和网络训练 | 第46-48页 |
| ·网络评价和误差分析 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于协同进化的BP神经网络评价模型的构建 | 第52-60页 |
| ·问题的提出 | 第52-53页 |
| ·模型构建的原理及实现方案 | 第53-54页 |
| ·模型构建的生物学原理 | 第53页 |
| ·模型的实现方案 | 第53-54页 |
| ·模型的具体实现方法 | 第54-56页 |
| ·编码方法的选取 | 第54-55页 |
| ·初始种群的设定 | 第55页 |
| ·适应度函数的构造 | 第55-56页 |
| ·遗传算子的选择 | 第56页 |
| ·实现模型的具体步骤 | 第56-57页 |
| ·试验结果与分析 | 第57-59页 |
| ·训练曲线比较 | 第57-58页 |
| ·误差曲线比较 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 结束语 | 第60-62页 |
| ·本文的工作 | 第60页 |
| ·进一步的研究方向 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 发表的论文及参与的基金项目 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |