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置信规则库的多目标优化算法及澳门美高梅真人娱乐官网研究

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置信规则库的多目标优化算法及澳门美高梅真人娱乐官网研究
论文目录
 
中文摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 引言第8-14页
  1.1 课题研究背景和意义第8-9页
  1.2 国内外研究现状第9-11页
    1.2.1 RIMER学习优化方法第9-10页
    1.2.2 多目标优化问题第10-11页
  1.3 论文主要研究内容第11-12页
  1.4 论文组织结构第12-14页
第二章 RIMER方法的介绍第14-22页
  2.1 引言第14页
  2.2 置信规则库推理方法第14-18页
    2.2.1 BRB的表示第14-15页
    2.2.2 RIMER方法的推理机制第15-18页
  2.3 BRB的参数训练方法第18-21页
    2.3.1 BRB参数训练模型第18-20页
    2.3.2 参数学习步骤第20页
    2.3.3 现有参数学习方法及不足第20-21页
  2.4 本章小结第21-22页
第三章 基于高斯扰动的混合蛙跳算法第22-35页
  3.1 引言第22页
  3.2 蛙跳算法的理论基础第22-25页
    3.2.1 Memetie算法第22页
    3.2.2 粒子群算法第22-23页
    3.2.3 粒子群算法第23-25页
  3.3 标准蛙跳算法的原理及改进第25-32页
    3.3.1 标准蛙跳的算法原理第25-26页
    3.3.2 标准蛙跳算法的步骤第26-29页
    3.3.3 改进的蛙跳规则第29-32页
  3.4 基于高斯扰动的SFLA算法第32页
  3.5 本章小结第32-35页
第四章 基于改进的SFLA的置信规则库参数训练方法第35-46页
  4.1 问题描述第35-36页
  4.2 新的参数学习方法第36-37页
  4.3 实验分析第37-45页
    4.3.1 多极值函数实例第37-41页
    4.3.2 输油管道检漏实例第41-45页
  4.4 本章小结第45-46页
第五章 基于M-PAES的置信规则库多目标优化算法第46-65页
  5.1 问题描述第46-47页
  5.2 多目标优化问题的基本概念第47-50页
  5.3 基于M-PAES的置信规则库多目标优化方法第50-57页
    5.3.1 PAES多目标优化算法第50-53页
    5.3.2 染色体编码第53-55页
    5.3.3 M-PAES-BRB模型第55-57页
  5.4 实验结果与分析第57-64页
    5.4.1 实验环境第58页
    5.4.2 BJGF数据集实验分析第58-61页
    5.4.3 Mackey-Glass实验分析第61-64页
  5.5 本章结语第64-65页
结论与展望第65-67页
参考文献第67-72页
致谢第72-74页
个人简历第74-75页
在学期间的研究成果以及发表的学术论文第75页

本篇论文共75页,点击这进入下载页面
 
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