| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-13页 |
| ·群智能算法 | 第7页 |
| ·常见的群智能算法 | 第7-9页 |
| ·微粒群算法 | 第7-8页 |
| ·蚁群算法 | 第8-9页 |
| ·社会情感优化算法 | 第9-11页 |
| ·本文主要研究的内容 | 第11-13页 |
| 第二章 基于小世界模型的社会情感优化算法 | 第13-36页 |
| ·复杂网络介绍 | 第13-15页 |
| ·复杂网络的发展 | 第13-14页 |
| ·WS 小世界模型 | 第14-15页 |
| ·NW 小世界模型 | 第15页 |
| ·基于 WS 小世界模型的社会情感优化算法 | 第15-20页 |
| ·算法主要思想 | 第15-16页 |
| ·算法步骤 | 第16-17页 |
| ·参数选择 | 第17页 |
| ·均匀设计 | 第17-20页 |
| ·基于 NW 小世界模型的社会情感优化算法 | 第20-22页 |
| ·算法主要思想 | 第20-21页 |
| ·算法步骤 | 第21-22页 |
| ·参数选择 | 第22页 |
| ·实例仿真 | 第22-35页 |
| ·测试函数 | 第22-24页 |
| ·参数设置 | 第24页 |
| ·性能分析 | 第24-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第三章 引入情绪调整策略的小世界模型社会情感优化算法 | 第36-53页 |
| ·引入情绪调整策略的小世界模型社会情感优化算法 | 第36-37页 |
| ·引入情绪的依据 | 第36页 |
| ·引入情绪的方法 | 第36-37页 |
| ·引入情绪调整策略的 WS 小世界模型社会情感优化算法 | 第37-38页 |
| ·算法步骤 | 第37-38页 |
| ·参数设置 | 第38页 |
| ·引入情绪调整策略的 NW 小世界模型社会情感优化算法 | 第38-39页 |
| ·算法步骤 | 第38-39页 |
| ·参数选择 | 第39页 |
| ·实例仿真 | 第39-52页 |
| ·测试函数 | 第39页 |
| ·算法性能分析 | 第39-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第四章 利用改进的社会情感优化算法训练人工神经网络 | 第53-61页 |
| ·神经网络结构 | 第53-54页 |
| ·人工神经元模型 | 第53-54页 |
| ·多层前向网络 | 第54页 |
| ·利用改进的社会情感优化算法训练人工神经网络 | 第54-55页 |
| ·算法步骤 | 第55页 |
| ·实验仿真 | 第55-59页 |
| ·太阳黑子预测问题 | 第56-58页 |
| ·心脏病分类问题 | 第58-59页 |
| ·小结 | 第59-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·论文总结 | 第61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 攻读硕士学位期间科研论文发表情况 | 第69-71页 |
| 个人简况及联系方式 | 第71-72页 |
