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偏微分方程参数识别问题的遗传程序设计方法

第1章 绪论第1-12页
 1.1 课题概述第8-9页
  1.1.1 引言第8-9页
  1.1.2 课题研究的意义第9页
 1.2 反问题技术发展综述第9-10页
  1.2.1 演化计算智能技术的发展第10页
 1.3 本文组织结构第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12-17页
  2.2.1 不适定问题第12-14页
  2.2.2 正则化方法第14页
  2.2.3 正则化算子的构造第14-17页
 2.3 反问题举例第17-19页
 2.4 小结第19-20页
第3章 演化计算第20-39页
 3.1 引言第20-21页
 3.2 演化计算的主要分支第21页
 3.3 演化算法的设计第21-22页
 3.4 遗传算法第22-37页
  3.4.1 遗传算法的框架第22-23页
  3.4.2 遗传算法的组成第23-25页
  3.4.3 常见编码表示和遗传操作第25-31页
  3.4.4 适应性的度量第31-33页
  3.4.5 选择策略第33-37页
  3.4.6 遗传算法控制参数的选取第37页
 3.5 演化计算的主要特点第37-39页
  3.5.1 智能性第38页
  3.5.2 本质并行性第38-39页
第4章 用基于参数估计的GP解决连续参函数识别问题第39-47页
 4.1 参数识别问题的描述第39页
 4.2 参数识别问题的引入第39-40页
 4.3 基于参数估计的遗传程序设计方法第40-47页
  4.3.1 算法设计思想第40页
  4.3.2 遗传程序设计的编码表示第40-41页
  4.3.3 初始群体的生成第41页
  4.3.4 参数生成方式第41-42页
  4.3.5 遗传操作的设计第42-43页
  4.3.6 嵌入参数估计的遗传程序设计算法第43-45页
  4.3.7 适应度的评价第45页
  4.3.8 数值实验第45-47页
第5章 用点树遗传程序设计(PTGP)解决间断参函数识别问题第47-56页
 5.1 算法设计思想第47页
 5.2 点树表达结构第47-48页
 5.3 遗传策略第48-49页
 5.4 发式规则第49-52页
 5.5 适应值度量第52页
 5.6 点树遗传程序设计算法流程图第52页
 5.7 数值实验第52-56页
第6章 结论与展望第56-57页
参考文献第57-60页
读研期间发表的学术论文第60-61页
致谢第61页

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