差分进化算法及其应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究的现状 | 第9-10页 |
| ·本文研究的内容 | 第10页 |
| ·本文组织结构 | 第10-11页 |
| 2 差分进化算法 | 第11-26页 |
| ·标准差分进化算法 | 第11-14页 |
| ·差分进化算法研究 | 第14-26页 |
| ·DE算法扩展模式 | 第14-15页 |
| ·DE算法参数设置问题 | 第15-16页 |
| ·DE算法相关改进 | 第16-22页 |
| ·DE算法分析与比较 | 第22-24页 |
| ·DE算法相关应用 | 第24-26页 |
| 3 差分进化算法在特征选择中应用 | 第26-32页 |
| ·特征选择的概念及意义 | 第26页 |
| ·特征选择算法 | 第26-27页 |
| ·基于二进制差分进化的特征选择算法 | 第27-30页 |
| ·特征评价指标 | 第27-28页 |
| ·二进制差分进化算法 | 第28-30页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第30-32页 |
| 4 差分进化算法在人工神经网络中的应用 | 第32-44页 |
| ·神经网络基本原理 | 第32-34页 |
| ·神经网络学习、收敛与泛化问题 | 第34-35页 |
| ·差分进化算法在BP网络中应用 | 第35-39页 |
| ·应用背景分析 | 第35-36页 |
| ·算法描述 | 第36-37页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第37-39页 |
| ·差分进化算法在RBF网络中应用 | 第39-44页 |
| ·应用背景分析 | 第39-40页 |
| ·算法描述 | 第40-42页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第42-44页 |
| 5 总结 | 第44-46页 |
| ·结论及创新点 | 第44-45页 |
| ·研究展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-52页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
