径向基函数算法在多学科优化中的应用研究及程序实现

中文摘要	第1-4页
英文摘要	第4-5页
目录	第5-6页
第一章 绪论	第6-17页
·多学科问题产生的必然性	第6页
·代理模型	第6-8页
·响应面方法诞生及历史	第8-9页
·代理模型在各学科中的应用	第9-13页
·多项式回归和RBF算法	第13-15页
·本文研究内容	第15-17页
第二章 基本理论	第17-25页
·BP神经网络结构	第17-18页
·RBF神经网络的结构原理	第18-19页
·K-means聚类算法	第19-21页
·RBF神经网络特点	第21-22页
·DOE设计	第22-23页
·小结	第23-25页
第三章 程序实现	第25-35页
·代理模型的结构及意义	第25-26页
·模型的检验	第26-27页
·MDO软件中的代理模型	第27-28页
·算法结构及实现	第28-35页
第四章 程序测试及算例结果对比	第35-51页
·多项式近似及RBF的基函数测试结果	第35-39页
·改进的K-means聚类中心算法	第39-42页
·扩展常数δ	第42-43页
·RBF算法的近似能力	第43-48页
·工程算例拟合结果	第48-50页
·本章小结	第50-51页
第五章 结论及展望	第51-52页
致谢	第52-53页
参考文献	第53-55页