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基于改进遗传算法的神经网络结构优化研究

中文摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第一章 引言第8-14页
   ·选题背景与研究意义第8-9页
   ·国内外研究现状及分析第9-12页
     ·神经网络结构优化研究现状第9-11页
     ·遗传算法国内外研究现状第11-12页
   ·本文的主要研究内容第12-13页
   ·论文的组织结构第13-14页
第二章 神经网络第14-23页
   ·概述第14-15页
   ·神经网络的基础知识第15-18页
   ·神经网络的性质与优点第18页
   ·神经网络主要结构优化算法第18-22页
     ·规则化方法第19页
     ·相关性剪枝算法第19-21页
     ·惩罚项剪枝算法第21-22页
   ·本章小结第22-23页
第三章 遗传算法及其改进第23-37页
   ·遗传算法概述第23页
   ·遗传算法基本原理第23页
   ·基本遗传算法步骤第23-32页
     ·参数编码第25-26页
     ·初始群体的设定第26-27页
     ·适应度函数的设计第27-28页
     ·遗传操作设计第28-32页
   ·改进遗传算法(IGA)第32-36页
     ·编码方案:将染色体设计成三层递阶结构第32-33页
     ·适应度函数的确定:适应值指数比例系数自适应调整第33-34页
     ·遗传操作第34-36页
     ·循环终止及收敛判定第36页
   ·本章小结第36-37页
第四章 用 IGA 来优化神经网络第37-50页
   ·神经网络与遗传算法的结合第37-39页
   ·遗传算法对神经网络的优化方式第39-41页
   ·IGA 应用于神经网络结构的优化第41-47页
     ·染色体编码第42页
     ·交叉和变异第42-43页
     ·基于 IGA 的神经网络结构优化设计第43-47页
   ·实验结果与分析第47-49页
   ·本章小结第49-50页
第五章 总结与展望第50-51页
参考文献第51-54页
致谢第54-55页

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