计算智能方法研究及其集成应用
| 第1章 前言 | 第1-11页 |
| ·计算智能的基本概念 | 第9-10页 |
| ·计算智能主要技术的协作方式 | 第10-11页 |
| 第2章 人工神经网络的应用研究 | 第11-13页 |
| ·人工神经网络的基本原理 | 第11-12页 |
| ·人工神经网络的发展与应用 | 第12页 |
| ·人工神经网络的前景及存在的问题 | 第12-13页 |
| 第3章 BP神经网络的应用研究 | 第13-34页 |
| ·BP神经网络的改进算法收敛性能比较 | 第15-22页 |
| ·激励函数 | 第15-17页 |
| ·权值修正策略 | 第17-20页 |
| ·目标函数 | 第20-22页 |
| ·提高BP神经网络的泛化能力 | 第22-30页 |
| ·网络结构 | 第24-27页 |
| ·训练样本的质量和数量 | 第27-28页 |
| ·避免其它因素对泛化的影响 | 第28-30页 |
| ·从BP网络中抽取知识 | 第30-34页 |
| 第4章 Kohonen网络的应用研究 | 第34-43页 |
| ·Kohonen网络的基本原理 | 第34-37页 |
| ·确定合适的一维Kohonen网络结构 | 第37-38页 |
| ·一维Kohonen网络的权值初始化与拓扑映射 | 第38-39页 |
| ·二维Kohonen网络的改进算法 | 第39-41页 |
| ·Kohonen网络在烟叶动态分类中的应用 | 第41-43页 |
| 第5章 复合模块化网络群 | 第43-46页 |
| ·模块化网络 | 第43-44页 |
| ·复合模块化网络群 | 第44-46页 |
| 第6章 遗传算法的研究 | 第46-50页 |
| ·遗传算法简介 | 第46-47页 |
| ·基于神经网络的遗传算法优化 | 第47-48页 |
| ·启发式遗传算法 | 第48-50页 |
| 第7章 卷烟叶组配方CAD系统中的计算智能集成 | 第50-66页 |
| ·卷烟叶组配方设计的基本概念 | 第50-51页 |
| ·卷烟配方设计智能CAD系统的研究背景 | 第51-53页 |
| ·卷烟叶组配方智能CAD系统的总体设计 | 第53-54页 |
| ·叶组感官质量评价和烟气指标的神经网络评估模型 | 第54-56页 |
| ·卷烟叶组配方维护子系统 | 第56-61页 |
| ·配方维护中的计算智能集成 | 第56-60页 |
| ·系统运行结果分析 | 第60-61页 |
| ·卷烟新叶组配方设计子系统 | 第61-66页 |
| ·新叶组配方设计中的计算智能集成 | 第61-64页 |
| ·系统运行结果分析 | 第64-66页 |
| 第8章 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 作者攻读硕士期间完成论文 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
