| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·支持向量机简介 | 第10页 |
| ·遗传算法简介 | 第10-11页 |
| ·感应加热及其数值仿真 | 第11-12页 |
| ·感应加热发展现状 | 第11页 |
| ·感应加热的计算机仿真 | 第11-12页 |
| ·横向磁通感应加热技术 | 第12页 |
| ·本论文的研究意义及主要工作 | 第12-14页 |
| ·本论文的研究意义 | 第12-13页 |
| ·本论文的主要研究工作 | 第13-14页 |
| 第二章 支持向量机和遗传算法的基本原理 | 第14-39页 |
| ·机器学习及其相关知识 | 第14-17页 |
| ·机器学习模型及其描述 | 第14-15页 |
| ·机器学习的划分 | 第15-16页 |
| ·经验风险最小化原则 | 第16-17页 |
| ·统计学习理论 | 第17-21页 |
| ·VC 维 | 第18页 |
| ·推广能力 | 第18-19页 |
| ·结构风险最小化原则 | 第19-21页 |
| ·支持向量机 | 第21-28页 |
| ·支持向量分类 | 第21-24页 |
| ·支持向量回归 | 第24-27页 |
| ·支持向量机与传统的统计学习理论对比 | 第27-28页 |
| ·最优化概念及其方法概述 | 第28-31页 |
| ·优化设计的概念及相关术语 | 第28-30页 |
| ·常用最优化方法及其特点 | 第30-31页 |
| ·遗传算法的研究概况 | 第31-34页 |
| ·遗传算法的理论研究概况 | 第32-33页 |
| ·遗传算法的应用研究概况 | 第33-34页 |
| ·标准遗传算法 | 第34-37页 |
| ·标准遗传算法的构成要素 | 第34-35页 |
| ·基本遗传算法的运算过程 | 第35-36页 |
| ·遗传算法的应用步骤 | 第36-37页 |
| ·遗传算法的研究热点 | 第37页 |
| ·本章小节 | 第37-39页 |
| 第三章 感应加热技术及其研究现状 | 第39-46页 |
| ·感应加热技术研究背景 | 第39-40页 |
| ·感应加热技术的发展 | 第39页 |
| ·感应加热技术的特点 | 第39-40页 |
| ·感应加热技术的研究现状 | 第40-42页 |
| ·感应加热技术的研究领域 | 第40-41页 |
| ·感应加热技术的数值仿真 | 第41-42页 |
| ·横向磁通感应加热技术的研究 | 第42-45页 |
| ·横向磁通感应加热国内外研究现状 | 第43页 |
| ·横向磁通感应加热技术的数值仿真 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 遗传算法种群统计特征的提取与分析 | 第46-58页 |
| ·遗传算法早熟收敛问题 | 第46-49页 |
| ·遗传算法早熟收敛的产生过程 | 第47-48页 |
| ·遗传算法早熟收敛机理分析 | 第48-49页 |
| ·初始种群对遗传算法优化结果的影响 | 第49-54页 |
| ·应用遗传算法对rastrigin函数进行的优化分析 | 第49-51页 |
| ·初始种群对优化收敛结果的影响 | 第51-54页 |
| ·遗传算法早熟问题的定量分析 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 基于支持向量机回归的改进遗传算法 | 第58-67页 |
| ·遗传算法代间统计特征的定量分析 | 第58-61页 |
| ·各代中的相同个体的数目 | 第58-59页 |
| ·代间海明距离 | 第59-61页 |
| ·应用支持向量机对代间统计特征进行回归分析 | 第61-63页 |
| ·支持向量机回归基函数的构造和回归分析结果 | 第61-63页 |
| ·支持向量机回归分析结果对代间海明距离的预测 | 第63页 |
| ·基于支持向量机回归的改进遗传算法 | 第63-65页 |
| ·基于代间海明距离的支持向量机回归结果的遗传策略调整 | 第63-64页 |
| ·仿真试验结果与分析 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 第六章 支持向量机在横向磁通感应加热中的应用研究 | 第67-84页 |
| ·三维涡流场和温度场分析 | 第67-71页 |
| ·三维涡流场分析 | 第67-70页 |
| ·三维温度场分析 | 第70-71页 |
| ·带材表面热源分布 | 第71-74页 |
| ·线圈形状对热源分布的影响 | 第71-72页 |
| ·线圈电流和频率对热源分布的影响 | 第72-74页 |
| ·横向磁通感应加热装置温度场分布 | 第74-79页 |
| ·静止时带材表面温度分布 | 第74-75页 |
| ·连续运动带材表面的温度分布 | 第75-79页 |
| ·改进遗传算法在横向磁通感应加热装置优化设计中的应用研究 | 第79-82页 |
| ·支持向量回归机对横向磁通感应加热装置温度分布的预测 | 第79-81页 |
| ·应用改进遗传算法对横向磁通感应加热装置进行优化设计 | 第81-82页 |
| ·本章小结 | 第82-84页 |
| 第七章 结论 | 第84-86页 |
| ·本文工作总结 | 第84-85页 |
| ·需要进一步研究的问题 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第92-93页 |
