| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第10-11页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 混沌理论和遗传算法 | 第13-29页 |
| 2.1 混沌理论 | 第13-25页 |
| 2.1.1 混沌 | 第13-14页 |
| 2.1.2 典型的混沌系统 | 第14-17页 |
| 2.1.3 混沌特征量 | 第17-21页 |
| 2.1.4 相空间重构理论 | 第21-25页 |
| 2.2 遗传算法 | 第25-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于多参数组合优化的微弱信号检测方法 | 第29-40页 |
| 3.1 支持向量机 | 第29-30页 |
| 3.2 基于多参数组合优化的微弱信号检测方法 | 第30-31页 |
| 3.3 实例仿真与分析 | 第31-39页 |
| 3.3.1 影响模型预测性能的参数分析及组合优化方法的验证 | 第31-34页 |
| 3.3.2 混沌背景中微弱信号检测实验 | 第34-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 混沌背景中微弱信号检测的回声状态网络方法 | 第40-57页 |
| 4.1 基于回声状态网络的直接预测方法 | 第40-43页 |
| 4.1.1 回声状态网络结构 | 第40-41页 |
| 4.1.2 基于回声状态网络的混沌时间序列直接预测方法 | 第41-43页 |
| 4.2 ESN模型参数分析 | 第43-44页 |
| 4.3 基于GA-ESN的微弱信号检测方法 | 第44-45页 |
| 4.4 仿真实验 | 第45-55页 |
| 4.4.1 微弱瞬态信号和周期信号检测 | 第45-50页 |
| 4.4.2 海杂波背景下微弱信号检测 | 第50-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 总结 | 第57页 |
| 5.2 展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第65页 |
| 攻读硕士学位期间参与项目情况 | 第65页 |