计算智能方法研究及其集成应用
该文首先分别对两种神经网络模型及遗传算法的标准算法提出改进,然后将这些改进方法在卷烟叶组配方设计中进行集成应用.全文共分为八章.第一章介绍了计算智能的含义,三种计算智能方法的特点及协作方式.第二章简单阐述了人工神经网络的原理和存在的问题.第三章专门研究了BP网络.根据BP算法的原理,分析了BP算法在应用于复杂问题时往往收敛很慢的原因.第四章阐述了Kohonen网络的基本原理.首先提出奇异值分解法来确定合适的一维Kohonen网络结构,然后研究了一维网络的权值初始化与拓扑映射间的关系,并提出新的初始权值方法.第五章论述了由BP和Kohonen网络构成的复合模块化网络群.在应用于复杂问题建模时能有效提高学习的收敛速度和精度.第六章简介了遗传算法基本原理及发展现状.提出用遗传算法来解决基于神经网络建模的优化问题.第七章将上述研究综合应用于卷烟叶组配方计算机辅助设计系统中.认文最后一章对研究成果进行总结,分析了应用于卷烟叶组配方系统中的成功与不足处,并对今后系统的深入研究进行展望,指出未来的一些研究方向.
计算智能;模糊系统;人工神经网络;遗传算法;BP网络;知识抽取;Kohonen网络;复合模块化网络群;卷烟叶组配方设计;烟气分析
中国海洋大学
硕士
信号与信息处理
冯天瑾
2003
中文
TP183;TS441
65
2004-04-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）