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饲料配方研究中数学方法的应用及其结果的神经网络评价

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第一章 绪论第8-13页
   ·研究背景和意义第8-9页
   ·目前饲料生产存在的问题第9页
   ·饲料配方的设计原则第9-10页
   ·国内外饲料配方的研究现状第10页
   ·将遗传算法和模拟退火算法用于饲料配方设计的可行性第10-11页
   ·本论文研究的主要内容第11-13页
第二章 猪饲料配方的原料和模型第13-18页
   ·猪饲料配方的原料及其营养成分第13-14页
   ·猪的饲养标准第14-15页
   ·饲料配方数据库设计第15-16页
   ·饲料配方模型第16-18页
第三章 多种数学方法在饲料配方上的应用第18-46页
   ·采用线性规划法进行饲料配方设计第18-21页
     ·问题分析第18页
     ·数学模型的建立第18-20页
     ·模型求解第20-21页
     ·线性规划用于饲料配方的评价第21页
   ·模糊线性规划在饲料配方中的应用第21-30页
     ·模糊数学和模糊约束条件的极值问题第21-22页
     ·模糊线性规划的数学模型第22页
     ·目标函数的模糊化第22-23页
     ·约束条件的模糊化第23-24页
     ·进行模糊判决第24-25页
     ·模糊线性规划求解饲料配方的实现第25-30页
   ·目标规划在饲料配方中的应用第30-34页
     ·目标规划方法的提出及目标规划在饲料配方中的应用第30页
     ·目标规划的数学模型第30-33页
     ·用目标规划求解猪饲料的饲料配方第33-34页
   ·采用随机规划进行饲料配方设计第34-39页
     ·随机规划用于饲料配方的数学原理第34-36页
     ·随机规划在饲料配方中的实际应用第36-38页
     ·讨论第38-39页
   ·遗传算法在饲料配方中的应用第39-43页
     ·遗传算法的基本思想第39-40页
     ·标准遗传算法在饲料配方中的应用第40-41页
     ·遗传算法在饲料配方中的实现第41-43页
   ·模拟退火算法在饲料配方中的应用第43-46页
     ·模拟退火算法的原理第43页
     ·Metropolis准则第43页
     ·模拟退火算法的流程第43-44页
     ·模拟退火算法在饲料配方中的实现第44-46页
第四章 多种饲料配方的人工神经网络优选第46-56页
   ·确定评判饲料配方的因素第46-48页
   ·自组织特征映射神经网络原理第48-50页
     ·SOFM网络的结构第49页
     ·SOFM网络的学习算法第49-50页
   ·原始数据预处理第50-54页
     ·理想配方和淘汰配方评价指标的获取第50-51页
     ·原始数据预处理第51-54页
   ·模型建立与方案优选第54页
   ·结论与建议第54-56页
第五章 总结与展望第56-58页
   ·工作总结第56-57页
   ·展望第57-58页
参考文献第58-61页
致谢第61-62页
附: 攻读硕士期间发表的论文情况第62页

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