| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·多层径向基函数网络自适应遗传算法的算法的研究目的和意义 | 第7-9页 |
| ·本文主要研究工作 | 第9-11页 |
| 第二章 文献综述 | 第11-14页 |
| ·基于遗传算法的单层径向基函数网络的研究现状 | 第11-13页 |
| ·基于自适应遗传算法的多层径向基函数网络的研究现状 | 第13-14页 |
| 第三章 多层径向基函数网络的自适应遗传算法 | 第14-22页 |
| ·多层径向基函数网络的原理 | 第14-16页 |
| ·传统遗传算法的原理 | 第16-18页 |
| ·自适应遗传算法（AGA）的基本原理 | 第18-19页 |
| ·多层径向基函数网络的自适应遗传算法 | 第19-22页 |
| 第四章 多层 RBF 网络的自适应遗传算法在实函数逼近和混沌时间序列预测中的应用 | 第22-51页 |
| ·实函数逼近和非线性回归 | 第22-38页 |
| ·一元实函数逼近 | 第22-33页 |
| ·多元实函数逼近 | 第33-38页 |
| ·多层径向基函数网络在混沌时间序列的多步预测中的应用 | 第38-51页 |
| ·一般时间序列的k 步预测算法 | 第38-40页 |
| ·基于自适应遗传算法的多层 RBF 网络在混沌时间序列预测中的应用 | 第40-51页 |
| ·Logistic 时间序列的建模与多步预测 | 第41-46页 |
| ·Mackey_Glass 时间序列的预测与多步预测 | 第46-51页 |
| 第五章 多层径向基函数网络的自适应遗传算法在求解偏微分方程的数值解中的应用 | 第51-64页 |
| ·经济和金融学中的偏微分方程 | 第51页 |
| ·基本原理 | 第51-57页 |
| ·计算机模拟实验 | 第57-64页 |
| ·实验一 | 第57-60页 |
| ·实验二 | 第60-64页 |
| 第六章 结论和展望 | 第64-65页 |
| ·总结 | 第64页 |
| ·展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
