| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-9页 |
| ·研究背景及意义 | 第7页 |
| ·本文的研究内容及结构安排 | 第7-9页 |
| 第二章 模糊认知图学习算法简介 | 第9-17页 |
| ·模糊认知图简介 | 第9-13页 |
| ·认知图的发展 | 第9-10页 |
| ·模糊认知图 | 第10-13页 |
| ·模糊认知图学习算法 | 第13-16页 |
| ·已有学习算法 | 第13-15页 |
| ·已有算法的不足之处 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第三章 智能优化算法 | 第17-20页 |
| ·算法介绍 | 第17页 |
| ·遗传算法 | 第17-18页 |
| ·蚁群算法 | 第18-19页 |
| ·粒子群算法 | 第19-20页 |
| 第四章 基于遗传算法的模糊认知图学习算法及应用 | 第20-31页 |
| ·遗传算法 | 第20-26页 |
| ·遗传算法基本介绍 | 第20-21页 |
| ·遗传算法的基本原理和运算过程 | 第21-24页 |
| ·遗传算法的改进 | 第24-25页 |
| ·遗传算法主要优缺点 | 第25-26页 |
| ·基于遗传算法(Genetic Algorithm)的模糊认知图学习算法 | 第26-27页 |
| ·仿真实验结果及结论 | 第27-30页 |
| ·一个简单的过程控制问题 | 第27-29页 |
| ·仿真实验结果及结论 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第五章 基于改进量子粒子群算法的模糊认知图学习算法及应用 | 第31-44页 |
| ·粒子群优化算法 | 第31-34页 |
| ·改进量子粒子群算法 | 第34-36页 |
| ·基于改进量子粒子群算法的模糊认知图学习算法 | 第36-37页 |
| ·仿真实验结果及结论 | 第37-43页 |
| ·一个常见系统 | 第37-40页 |
| ·仿真结果 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第六章 结论与展望 | 第44-45页 |
| ·本文总结 | 第44页 |
| ·展望 | 第44-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 附录 | 第49页 |