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基于解空间收缩的差分进化算法的CLAD序列优化

摘要第1-8页
ABSTRACT第8-17页
第一章 绪论第17-24页
   ·背景和意义第17页
   ·听觉诱发电位基础第17-20页
   ·高刺激率听觉诱发电位去卷积技术第20-22页
   ·本文研究内容第22-24页
第二章 连续循环平均去卷积(CLAD)技术及序列优化模型第24-32页
   ·高阶AEP的数学模型第24-25页
   ·CLAD去卷积技术第25-26页
   ·序列需要满足约束条件第26-31页
   ·目标函数第31-32页
第三章 解空间收缩的差分进化(solution-space contraction DE,scDE)算法第32-38页
   ·优化算法第32-33页
   ·差分进化算法第33-34页
   ·解空间搜索的差分进化算法第34-38页
     ·初始化第34-35页
     ·自适应变异策略第35-36页
     ·交叉第36-37页
     ·选择第37页
     ·终止第37-38页
第四章 scDE算法中参数选择及结果分析第38-50页
   ·参数选择第38-39页
   ·迭代过程中目标函数值的变化第39-43页
   ·迭代过程中搜索空间的变化第43-44页
   ·重建信号对比分析第44-48页
     ·实验对象与仪器第44-45页
     ·重建HO-AEP信号第45-47页
     ·噪声抑制第47-48页
   ·讨论第48-50页
第五章 总结和展望第50-52页
参考文献第52-58页
攻读硕士期间成果第58-59页
致谢第59-61页

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