| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第10页 |
| ·工业过程优化的研究现状 | 第10-14页 |
| ·过程优化的研究 | 第10-12页 |
| ·智能优化的发展 | 第12-14页 |
| ·课题来源及研究内容 | 第14-16页 |
| ·课题来源 | 第14页 |
| ·本文主要内容 | 第14-16页 |
| 第2章 工业过程的优化问题与模型 | 第16-28页 |
| ·工业过程优化问题的一般描述 | 第16-17页 |
| ·工业过程优化模型 | 第17-21页 |
| ·工业过程建模方法 | 第17-19页 |
| ·优化方法 | 第19-21页 |
| ·工业过程优化问题的提取 | 第21-27页 |
| ·基本原则与思想 | 第21-22页 |
| ·需要考虑的因素 | 第22页 |
| ·弹药注装生产过程优化问题实例 | 第22-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 广义回归神经网络模型 | 第28-37页 |
| ·神经网络模型的理论基础 | 第28-30页 |
| ·人工神经网络简介 | 第28-29页 |
| ·人工神经网络学习方法 | 第29-30页 |
| ·广义回归神经网络 | 第30-36页 |
| ·GRNN 的工作原理 | 第31页 |
| ·GRNN 的理论基础 | 第31-32页 |
| ·GRNN 的网络结构 | 第32-34页 |
| ·光滑因子的优化 | 第34-35页 |
| ·仿真研究 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 粒子群优化算法 | 第37-45页 |
| ·粒子群算法的生物模型 | 第37-38页 |
| ·粒子群算法基本原理 | 第38-39页 |
| ·粒子群算法的设计流程 | 第39-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 基于PSO 参数寻优的旋转广义回归神经网络 | 第45-56页 |
| ·RGRNN 的理论基础 | 第45-47页 |
| ·样本数据旋转维的确定 | 第47页 |
| ·基于PSO 寻优的旋转广义回归神经网络的设计 | 第47-54页 |
| ·网络设计 | 第48-49页 |
| ·仿真研究 | 第49-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |