| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-15页 |
| ·电磁脉冲杀灭微生物的机理研究 | 第10-12页 |
| ·电磁脉冲杀灭微生物的影响因素 | 第12-14页 |
| ·神经网络和遗传算法 | 第14-15页 |
| ·本课题主要研究内容 | 第15-16页 |
| 2 神经网络与遗传算法基本理论 | 第16-32页 |
| ·人工神经网络 | 第16-24页 |
| ·概述 | 第16页 |
| ·神经网络的基本原理及特点 | 第16-19页 |
| ·BP 神经网络 | 第19-24页 |
| ·遗传算法 | 第24-31页 |
| ·概述 | 第24-25页 |
| ·遗传算法的基本原理及实现方法 | 第25-30页 |
| ·遗传算法的优点及不足 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 3 BP 神经网络和遗传算法的融合应用 | 第32-43页 |
| ·BP 神经网络与遗传算法的结合方式 | 第32-34页 |
| ·遗传算法优化 BP 神经网络的初始权值和阈值 | 第34-39页 |
| ·优化方案及算法实现 | 第34-36页 |
| ·仿真分析 | 第36-39页 |
| ·遗传算法结合 BP 神经网络预测模型进行极值寻优 | 第39-42页 |
| ·寻优方案及算法实现 | 第39-40页 |
| ·仿真分析 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 4 高频电磁脉冲灭藻实验与结果分析 | 第43-54页 |
| ·实验装置 | 第43-45页 |
| ·实验方法 | 第45-49页 |
| ·实验检测指标 | 第46-47页 |
| ·实验方案设计 | 第47-49页 |
| ·实验结果与分析 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 5 灭藻率预测模型的参数寻优 | 第54-59页 |
| ·GA 优化 BP 灭藻率预测模型 | 第54-57页 |
| ·优化方案及算法实现 | 第54-55页 |
| ·仿真分析 | 第55-57页 |
| ·遗传算法结合灭藻率预测模型进行电磁参数寻优 | 第57-58页 |
| ·寻优方案及算法实现 | 第57页 |
| ·仿真分析 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 6 结论与展望 | 第59-61页 |
| ·本研究主要内容和结论 | 第59-60页 |
| ·未来工作展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 附录 | 第65页 |