基于GEP的参数识别问题的研究
| 第1章 绪论 | 第1-12页 |
| 1．1 课题概述 | 第8-9页 |
| 1．2 相关研究现状 | 第9-10页 |
| 1．3 本文的组织结构 | 第10-12页 |
| 第2章 偏微分方程反问题 | 第12-20页 |
| 2．1 引言 | 第12页 |
| 2．2 偏微分方程反问题的基本理论 | 第12-14页 |
| 2．2．1 偏微分方程的有关概念 | 第12-13页 |
| 2．2．2 反问题的概念及其分类 | 第13-14页 |
| 2．3 反问题的不适定性及正则化方法 | 第14-20页 |
| 第3章 基因表达式编程 | 第20-30页 |
| 3．1 基因表达的生物学背景 | 第20-22页 |
| 3．2 基因表达式编程实现 | 第22-27页 |
| 3．2．1 基因表达式编程的基因和染色体构成 | 第22-25页 |
| 3．2．2 评价函数的设计 | 第25-26页 |
| 3．2．3 遗传算子 | 第26-27页 |
| 3．4 GEP的优越性 | 第27-30页 |
| 3．4．1 智能性 | 第27-28页 |
| 3．4．2 并行性 | 第28页 |
| 3．4．3 染色体的结构简单紧凑 | 第28-29页 |
| 3．4．4 遗传操作的封闭性 | 第29-30页 |
| 第4章 连续型参数的识别方法 | 第30-40页 |
| 4．1 连续参数识别问题的描述 | 第30页 |
| 4．2 演化算法求解参数识别问题的基本框架 | 第30-32页 |
| 4．3 连续参数的识别方法 | 第32-36页 |
| 4．3．1 正问题的解法 | 第32页 |
| 4．3．2 用GEP解决偏微分方程的具体过程 | 第32-36页 |
| 4．3．2．1 原理和方法 | 第32-33页 |
| 4．3．2．2 偏微分方程的处理 | 第33页 |
| 4．3．2．3 适应度评价 | 第33-34页 |
| 4．3．2．4 选择算子 | 第34页 |
| 4．3．2．5 遗传操作 | 第34页 |
| 4．3．2．6 算法的终止条件 | 第34-35页 |
| 4．3．2．7 性能评价测度 | 第35-36页 |
| 4．4 数值实验 | 第36-40页 |
| 第5章 间断型参数的识别方法 | 第40-47页 |
| 5．1 间断参数识别问题的描述 | 第40-41页 |
| 5．2 基于GEP的间断型参数识别 | 第41-44页 |
| 5．2．1 正问题的求解 | 第41-42页 |
| 5．2．2 用GEP解决偏微分方程的具体过程 | 第42-44页 |
| 5．2．2．1 分域边界的确定 | 第43-44页 |
| 5．2．2．2 分域的合并 | 第44页 |
| 5．3 数值实验 | 第44-47页 |
| 第6章 结论与展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第53-54页 |
| 附录 | 第54-56页 |
