| 中文摘要 | 第1-7页 |
| 英文摘要 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-26页 |
| 1．1 引言 | 第10-13页 |
| 1．2 机理建模型和优化方法 | 第13-17页 |
| 1．3 非机理建模和优化方法 | 第17-20页 |
| 1．4 复杂业过程的递阶优化 | 第20-23页 |
| 1．5 小结 | 第23-24页 |
| 1．6 本文主要内容 | 第24-26页 |
| 第二章 基于神经网络的稳态模型辨识 | 第26-46页 |
| 2．1 引言 | 第26-27页 |
| 2．2 改进的BP算法 | 第27-38页 |
| 2．3 基于神经网络的稳态模型辨识 | 第38-45页 |
| 2．4 小结 | 第45-46页 |
| 第三章 基于神经网络模型的NN-GA稳态优化 | 第46-69页 |
| 3．1 引言 | 第46页 |
| 3．2 遗传算法及其改进 | 第46-61页 |
| 3．3 基于神经网络模型的遗传算法优化方法 | 第61-68页 |
| 3．4 小结 | 第68-69页 |
| 第四章 基于神经网络模型的NN-SQP优化控制 | 第69-80页 |
| 4．1 引言 | 第69-71页 |
| 4．2 NN-SQP方法 | 第71-74页 |
| 4．3 焊接过程NN-SQP优化控制 | 第74-79页 |
| 4．4 小结 | 第79-80页 |
| 第五章 大工业过程的智能递阶优化 | 第80-95页 |
| 5．1 引言 | 第80-81页 |
| 5．2 Hopfield神经网络优化原理 | 第81-85页 |
| 5．3 基于Hopfield神经网络的大系统递阶优化 | 第85-94页 |
| 5．4 小结 | 第94-95页 |
| 第六章 结束语 | 第95-98页 |
| 参考文献 | 第98-109页 |
| 附录 | 第109-110页 |
| 附录1 致谢 | 第109-110页 |
| 附录2 作者攻博期间发表/录用论文 | 第110页 |