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基于神经网络与GA算法的智能排课系统研究与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 引言第13-22页
    1.1 研究背景和意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-20页
        1.2.1 拉格朗日松弛法和分支定界法第14-15页
        1.2.2 动态规划法第15页
        1.2.3 回溯法第15页
        1.2.4 模拟退火算法及其应用第15-17页
        1.2.5 遗传算法及其在排课中的应用第17-19页
        1.2.6 神经网络第19-20页
    1.3 各排课算法间的比较第20页
    1.4 主要研究内容及结构安排第20-22页
第二章 排课算法研究第22-37页
    2.1 排课问题的数学描述第22-23页
    2.2 排课的约束条件第23-24页
    2.3 排课问题的求解方案第24-25页
    2.4 遗传算法求解排课问题第25-32页
        2.4.1 GA 算法初始群体第25-26页
        2.4.2 GA 编码第26-28页
        2.4.3 适应度函数第28-31页
        2.4.4 选择第31-32页
        2.4.5 交叉第32页
        2.4.6 变异第32页
    2.5 神经网络第32-35页
    2.6 选择 BP 网络的原因第35页
    2.7 神经网络的学习过程第35-36页
    2.8 本章小结第36-37页
第三章 算法设计与改进第37-50页
    3.1 模型假设第37页
    3.2 名词解释第37-38页
    3.3 神经网络算法设计第38-44页
        3.3.1 网络设计第38-40页
        3.3.2 数据标准化处理第40-42页
        3.3.3 数据初始化第42-43页
        3.3.4 隐含层输出计算第43页
        3.3.5 输出计算第43-44页
    3.4 基于遗传算法的生态系统模型第44-45页
    3.5 神经网络与遗传算法的结合第45-46页
    3.6 改进后的算法模型第46-49页
    3.7 本章小结第49-50页
第四章 系统需求分析第50-55页
    4.1 需求描述第50页
    4.2 功能需求分析第50-52页
    4.4 系统数据流第52-54页
    4.5 本章小结第54-55页
第五章 系统设计第55-72页
    5.1 系统目标第55页
    5.2 系统架构设计第55-63页
        5.2.1 系统的整体架构第55-57页
        5.2.2 系统业务流程第57页
        5.2.3 系统详细设计第57-61页
        5.2.4 组件设计第61-63页
    5.3 数据库设计第63-67页
        5.3.1 E-R 模型第63-65页
        5.3.2 数据库逻辑设计第65-67页
    5.4 接口数据库设计第67-71页
    5.5 本章小结第71-72页
第六章 系统实现第72-87页
    6.1 系统开发平台第72页
    6.2 系统各模块实现第72-86页
        6.2.1 系统登录第72-75页
        6.2.2 系统维护第75-77页
        6.2.3 系统数据管理第77-79页
        6.2.4 智能排课第79-81页
        6.2.5 课表生成与输出模块第81-83页
        6.2.6 网络训练第83-86页
    6.3 本章小结第86-87页
第七章 系统测试第87-93页
    7.1 测试环境第87页
    7.2 系统测试第87-93页
        7.2.1 数据库连接测试第87-88页
        7.2.2 排课基础数据导入第88页
        7.2.3 排课数据初始化测试第88-89页
        7.2.4 网络训练第89-90页
        7.2.5 排课数据优化第90-93页
第八章 总结与展望第93-95页
    8.1 总结第93页
    8.2 研究内容在实际工作中的应用第93-94页
    8.3 展望第94-95页
致谢第95-96页
参考文献第96-98页

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