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多目标协同遗传规划及其在模糊建模中的应用

摘要第1-4页
Abstract第4-8页
1 绪论第8-12页
   ·研究的目的与意义第8页
   ·进化算法在模糊建模中的应用第8-11页
     ·遗传算法优化隶属函数的参数第8-9页
     ·遗传算法优化模糊模型的规则库第9页
     ·遗传算法同时学习模糊模型的结构和参数第9-10页
     ·模糊模型结构和参数的分阶段优化第10页
     ·遗传规划在模糊建模中的应用第10-11页
   ·论文的主要内容第11-12页
2 模糊系统基础知识第12-25页
   ·模糊集合及其隶属函数第12-15页
   ·模糊推理系统(Fuzzy Inference System—FIS)第15-17页
     ·FIS的基本结构第15-16页
     ·典型的模糊系统第16-17页
       ·Mamdani模糊模型第16页
       ·Tsukamoto模糊模型第16-17页
       ·Sugeno模糊模型(即TS模型)第17页
       ·模糊分类系统第17页
   ·模糊分类系统建模第17-22页
     ·输入变量的选择第17-19页
     ·输入空间的划分第19-20页
       ·栅格划分第19页
       ·散播划分第19-20页
       ·树状划分第20页
     ·隶属函数的选择第20-21页
     ·模糊规则后件的确定第21-22页
     ·样本所属类辨识第22页
   ·模糊模型的解释性第22-24页
   ·本章小结第24-25页
3 模糊遗传规划第25-43页
   ·GP的基本概念第25-31页
     ·终止符和函数第25-26页
       ·终止符集第25页
       ·函数集第25-26页
       ·函数和终止符的选取第26页
       ·可执行的程序结构第26页
     ·初始种群的生成第26-27页
       ·初始个体生成原理第26-27页
       ·初始个体生成的几种方法第27页
     ·遗传操作第27-29页
       ·复制操作第27-28页
       ·交叉操作第28页
       ·变异操作第28-29页
     ·适应值函数第29-30页
     ·选择算法第30-31页
     ·终止准则第31页
     ·结果评定第31页
   ·模糊遗传规划第31-37页
     ·上下文无关文法第32-34页
     ·模糊遗传规划的语法第34-36页
     ·Fuzzy GP的初始生成方法第36页
     ·Fuzzy GP的遗传操作第36-37页
       ·复制操作第36-37页
       ·交叉操作第37页
       ·变异操作第37页
   ·利用Fuzzy GP选择模糊规则第37-42页
     ·适应度函数的选择第38页
     ·采用Fuzzy GP选择模糊规则的步骤第38页
     ·仿真算例第38-42页
       ·Iris分类系统规则选择第38-41页
       ·Wine分类系统规则选择第41-42页
   ·本章小结第42-43页
4 多目标协同进化模糊建模第43-57页
   ·Fuzzy GP-GA协同进化第43-46页
     ·协同进化算法的基本概念第43-44页
     ·种群GA第44-45页
       ·GA的个体表示第44-45页
       ·GA的遗传操作第45页
     ·协同进化中Fuzzy GP和GA个体适应度的合作计算策略第45-46页
   ·多目标优化问题的数学描述第46-47页
     ·Pareto支配关系第47页
     ·Pareto最优解定义第47页
   ·多目标进化算法第47-51页
     ·多目标进化算法的发展历程第48页
     ·第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)第48-51页
       ·快速非支配排序方法第49-50页
       ·密集度评估算法第50-51页
       ·NSGA-Ⅱ算法的主流程第51页
   ·多目标Fuzzy GP-GA协同进化算法第51-53页
   ·仿真算例第53-56页
     ·Iris分类问题第53-54页
     ·Wine分类问题第54-56页
   ·本章小结第56-57页
5 结论第57-58页
致谢第58-59页
参考文献第59-64页

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