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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--神经网络集成算法研究及其在煤矿安全中的应用
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神经网络集成算法研究及其在煤矿安全中的应用
 
     论文目录
 
摘要第1-10页
ABSTRACT第10-12页
第一章 绪论第12-18页
   ·课题研究的背景和意义第12-13页
   ·国内外关于该课题的研究现状及趋势第13-16页
     ·神经网络第13-14页
     ·神经网络集成第14-15页
     ·煤矿安全隐患的研究现状第15-16页
   ·研究目标和内容第16-17页
   ·本文的组织结构第17-18页
第二章 神经网络集成理论第18-24页
   ·神经网络集成定义第18页
   ·神经网络集成理论分析第18-20页
   ·神经网络集成步骤第20页
   ·个体网络生成和选择第20-21页
   ·经典算法第21-24页
     ·Boosting 算法第21-22页
     ·Bagging 算法第22-24页
第三章 基于图聚类的神经网络集成方法第24-34页
   ·图聚类第24-26页
     ·图的基本概念第24页
     ·图聚类概念第24-25页
     ·国内外研究现状第25-26页
   ·经典算法第26-30页
     ·Kernighan-Lin 算法第26-27页
     ·谱平分法第27-28页
     ·分裂方法第28页
     ·凝聚算法第28-30页
   ·图聚类与神经网络集成的集合第30-34页
     ·将数据聚类转换为图聚类第30-31页
     ·结合方法第31页
     ·算法的描述第31页
     ·测试实验第31-34页
第四章 基于蜂群算法的选择性神经网络集成方法第34-46页
   ·群体智能第34-37页
     ·群体智能概念第34页
     ·群体智能的基本原则与特点第34-35页
     ·微粒群算法第35-36页
     ·蚁群算法第36-37页
   ·蜂群算法第37-38页
     ·大自然中的蜂群第37页
     ·蜂群算法的分类第37-38页
   ·人工蜂群算法第38-39页
   ·人工蜂群算法的实验验证第39-42页
   ·人工蜂群算法解决 0-1 优化问题第42-43页
     ·0-1 优化问题第42页
     ·算法思想第42-43页
   ·蜂群算法与神经网络集成的集合第43-46页
     ·结合思想第43页
     ·算法的描述第43页
     ·测试实验第43-46页
第五章 神经网络集成在煤矿安全中的应用第46-52页
   ·煤与瓦斯突出危害第46-47页
   ·数据来源第47-48页
   ·数据模型第48页
   ·实验结果第48-52页
第六章 总结与展望第52-54页
   ·研究总结第52页
   ·研究展望第52-54页
参考文献第54-58页
攻读硕士学位期间发表的论文及参与的项目第58-59页
致谢第59页

 
 
论文编号BS12617,这篇论文共59
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