免疫算法及其应用研究
| 1. 绪论 | 第1-21页 |
| ·免疫算法的产生与发展 | 第9-10页 |
| ·免疫算法的生物学机理 | 第10-13页 |
| ·免疫与免疫系统 | 第10-12页 |
| ·免疫应答机制 | 第12页 |
| ·免疫系统的特点 | 第12-13页 |
| ·免疫算法的分类 | 第13-18页 |
| ·免疫网络建模 | 第13-15页 |
| ·免疫辨识 | 第15-16页 |
| ·免疫优化 | 第16-18页 |
| ·免疫算法的应用领域 | 第18-19页 |
| ·本文主要研究内容 | 第19-21页 |
| 2. 免疫算法的改进 | 第21-27页 |
| ·基于信息熵的免疫算法 | 第21-24页 |
| ·基本思路 | 第21-23页 |
| ·算法的优缺点 | 第23-24页 |
| ·基于矢量距的免疫算法 | 第24-26页 |
| ·基本思路 | 第24-25页 |
| ·算法实现 | 第25-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 3. 免疫算法的收敛性分析 | 第27-35页 |
| ·预备知识 | 第27-31页 |
| ·免疫算法的Markov链描述 | 第31-33页 |
| ·状态空间 | 第31页 |
| ·状态转移 | 第31-33页 |
| ·免疫算法的收敛性 | 第33-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 4. 免疫算法与最优化问题 | 第35-55页 |
| ·最优化问题 | 第35-36页 |
| ·遗传算法 | 第36-41页 |
| ·遗传算法的原理和特点 | 第36-37页 |
| ·遗传算法的基本操作和算法设计 | 第37-39页 |
| ·遗传算法的收敛性分析 | 第39-41页 |
| ·模拟退火算法 | 第41-43页 |
| ·模拟退火算法的基本操作 | 第41页 |
| ·整体退火遗传算法和算法设计 | 第41-42页 |
| ·整体退火遗传算法收敛性分析 | 第42-43页 |
| ·免疫算法 | 第43-44页 |
| ·免疫算法的基本操作 | 第44页 |
| ·免疫算法设计 | 第44页 |
| ·实验结果 | 第44-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 5. 免疫优化人工神经网络 | 第55-79页 |
| ·多层前向神经网络 | 第55-57页 |
| ·进化神经网络 | 第57-66页 |
| ·权重个体的二进制位串表达 | 第58-59页 |
| ·权重个体的实值表达 | 第59-63页 |
| ·进化计算的收敛性能分析 | 第63-66页 |
| ·免疫神经网络 | 第66-71页 |
| ·免疫选择算子 | 第66页 |
| ·实数交叉算子 | 第66-68页 |
| ·BP 变异算子 | 第68-71页 |
| ·实验结果 | 第71-78页 |
| ·小结 | 第78-79页 |
| 总结 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-90页 |
| 在学期间研究成果 | 第90-91页 |
| 详细摘要 | 第91页 |
