| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| §1-1 脑电源定位问题的研究背景、意义及应用前景 | 第7页 |
| §1-2 脑电源定位问题描述及研究现状 | 第7-9页 |
| 1-2-1 脑电源定位问题描述 | 第7-8页 |
| 1-2-2 脑电源定位问题研究现状 | 第8-9页 |
| §1-3 脑电信号起源 | 第9-11页 |
| 1-3-1 脑电现象的研究历史 | 第9-10页 |
| 1-3-2 脑电的发生机理 | 第10-11页 |
| §1-4 本章小节 | 第11-13页 |
| 第二章 遗传算法的改进及分析 | 第13-29页 |
| §2-1 遗传算法的基本原理 | 第13-16页 |
| 2-1-1 遗传算法原理 | 第13-15页 |
| 2-1-2 遗传算法的流程 | 第15页 |
| 2-1-3 遗传算法特点与不足 | 第15-16页 |
| §2-2 自适应遗传算法 | 第16-17页 |
| §2-3 混合遗传算法 | 第17-18页 |
| §2-4 模拟退火算法 | 第18-20页 |
| 2-4-1 模拟退火算法原理 | 第18-19页 |
| 2-4-2 模拟退火算法流程 | 第19页 |
| 2-4-3 模拟退火算法特点与不足 | 第19-20页 |
| §2-5 模拟退火混合遗传算法 | 第20-21页 |
| 2-5-1 遗传算法和模拟退火算法相结合的出发点 | 第20-21页 |
| 2-5-2 模拟退火混合遗传算法的特点 | 第21页 |
| §2-6 混合算法各部分设计 | 第21-24页 |
| 2-6-1 遗传算法设计 | 第21-22页 |
| 2-6-2 模拟退火算法算子设计 | 第22页 |
| 2-6-3 模拟退火混合遗传算法的流程 | 第22-24页 |
| §2-7 仿真实验 | 第24-28页 |
| 2-7-1 性能指标选择 | 第24页 |
| 2-7-2 性能分析 | 第24-28页 |
| §2-8 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 模拟退火混合遗传算法在脑电源定位问题中的应用 | 第29-39页 |
| §3-1 算法设计 | 第29-30页 |
| 3-1-1 求解目的 | 第29页 |
| 3-1-2 适应度函数的设定 | 第29页 |
| 3-1-3 遗传算子的选取 | 第29-30页 |
| 3-1-4 更新策略 | 第30页 |
| §3-2 仿真实验 | 第30-38页 |
| 3-2-1 数据来源 | 第30-33页 |
| 3-2-2 仿真实验 | 第33-38页 |
| §3-3 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于B/S和C/S混合模式的脑电算法资料管理平台 | 第39-53页 |
| §4-1 系统体系设计方案 | 第39-40页 |
| 4-1-1 C/S、B/S两种结构比较 | 第39页 |
| 4-1-2 C/S、B/S两种结构的结合 | 第39-40页 |
| §4-2 MVC设计模式 | 第40-42页 |
| 4-2-1 WEB应用开发的常用模式 | 第40-41页 |
| 4-2-2 MVC模式的组成 | 第41-42页 |
| §4-3 Struts框架 | 第42-45页 |
| 4-3-1 Struts的体系结构 | 第42-43页 |
| 4-3-2 Struts的配置文件和基本组件 | 第43-44页 |
| 4-3-3 Struts的开发流程 | 第44-45页 |
| §4-4 脑电算法资料管理平台的实现 | 第45-52页 |
| 4-4-1 系统总体设计 | 第45页 |
| 4-4-2 B/S部分的实现 | 第45-50页 |
| 4-4-3 C/S部分实现 | 第50-52页 |
| §4-5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 主要结论和进一步工作 | 第53-54页 |
| §5-1 主要结论 | 第53页 |
| §5-2 进一步工作 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第58页 |
