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人工免疫系统中智能优化及免疫网络算法理论与应用研究 |
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| 中文摘要 | 第1-7页 | | 英文摘要 | 第7-14页 | | 1 绪论 | 第14-32页 | | ·智能优化算法研究进展概况 | 第14-17页 | | ·进化算法及模拟退火算法研究进展概述 | 第15-17页 | | ·神经网络求解约束优化问题研究概况 | 第17页 | | ·问题提出 | 第17-19页 | | ·免疫算法理论及应用 | 第17-19页 | | ·人工免疫网络算法及应用 | 第19页 | | ·研究的目的及意义 | 第19-20页 | | ·人工免疫系统理论及应用发展现状 | 第20-27页 | | ·人工免疫系统的发展现状分析 | 第20-22页 | | ·基于免疫的智能优化算法发展现状 | 第22-25页 | | ·免疫网络算法发展现状 | 第25-27页 | | ·本文研究的主要内容及研究思路和技术路线 | 第27-32页 | | 2 免疫学、人工免疫系统的基本概念及原理 | 第32-42页 | | ·免疫学基本理论及分析 | 第32-39页 | | ·基本概念 | 第32-33页 | | ·免疫系统的组成及结构分析 | 第33-34页 | | ·免疫应答过程及原理分析 | 第34-39页 | | ·人工免疫系统原理 | 第39-40页 | | ·本章小结 | 第40-42页 | | 3 免疫算法理论及应用 | 第42-78页 | | ·引言 | 第42页 | | ·免疫算法与体液免疫的关系 | 第42-44页 | | ·免疫算法的概念及原理 | 第44-49页 | | ·免疫算法的概念及运行机制 | 第44-45页 | | ·免疫算子设计及相关概念 | 第45-48页 | | ·基因突变规则 | 第48-49页 | | ·免疫算法描述 | 第49-51页 | | ·免疫算法的收敛性 | 第51-56页 | | ·收敛性概念及相关结论 | 第51-52页 | | ·免疫算子性质及齐次免疫算法收敛性 | 第52-55页 | | ·非齐次免疫算法的收敛性 | 第55-56页 | | ·免疫算法收敛速度估计 | 第56-61页 | | ·齐次免疫算法收敛速度估计 | 第56-58页 | | ·非齐次免疫算法收敛速度估计 | 第58-61页 | | ·免疫算法稳定性理论 | 第61-68页 | | ·区间适应值函数的基本性质 | 第61-63页 | | ·启发式随机搜索算法稳定性概念 | 第63-64页 | | ·齐次免疫算法稳定性及实验论证 | 第64-67页 | | ·非齐次免疫算法稳定性及实验论证 | 第67-68页 | | ·免疫算法的计算复杂度及鲁棒性分析 | 第68-72页 | | ·计算复杂度分析 | 第69页 | | ·鲁棒性分析 | 第69-72页 | | ·免疫算法性能测试及与其它智能算法的比较 | 第72-75页 | | ·齐次及非齐次免疫算法理论比较分析 | 第75-76页 | | ·免疫算法在 TSP 问题及系统辨识中的应用 | 第76-77页 | | ·本章小结 | 第77-78页 | | 4 形态空间上免疫算法及其收敛性理论 | 第78-98页 | | ·引言 | 第78-79页 | | ·小生境免疫算法 | 第79-83页 | | ·小生境免疫算法设计及描述 | 第79-80页 | | ·算法收敛性 | 第80-81页 | | ·算法性能测试及比较 | 第81-82页 | | ·算法在磁盘驱动控制系统参数辨识中的应用 | 第82-83页 | | ·动态规模免疫算法 | 第83-86页 | | ·动态规模免疫算法设计及描述 | 第84页 | | ·算法收敛性 | 第84-85页 | | ·算法性能测试及比较 | 第85-86页 | | ·算法在机器人路径规划中的应用 | 第86页 | | ·模糊控制免疫算法 | 第86-90页 | | ·预备知识 | 第86-87页 | | ·模糊控制免疫算法描述 | 第87-88页 | | ·参数调节模糊控制系统 | 第88-89页 | | ·实验分析 | 第89-90页 | | ·约束优化免疫算法 | 第90-95页 | | ·问题描述及转化 | 第90页 | | ·算法设计及描述 | 第90-93页 | | ·算法收敛性分析 | 第93-94页 | | ·算法在气压罐优化设计中的应用 | 第94-95页 | | ·神经网络模型求解约束优化问题 | 第95-96页 | | ·神经网络模型构建 | 第95页 | | ·模型的理论结果 | 第95-96页 | | ·性能测试 | 第96页 | | ·神经网络与约束优化免疫算法比较分析 | 第96-97页 | | ·本章小结 | 第97-98页 | | 5 多目标优化免疫算法理论及应用 | 第98-122页 | | ·引言 | 第98页 | | ·预备知识及相关结果 | 第98-100页 | | ·非约束多目标优化免疫算法 | 第100-106页 | | ·非约束多目标优化免疫算法原理 | 第100-101页 | | ·免疫算子设计 | 第101-102页 | | ·抗原聚类算法 | 第102页 | | ·非约束多目标优化免疫算法描述 | 第102-103页 | | ·非约束多目标优化免疫算法收敛性 | 第103-105页 | | ·实验比较及在机械锭锤优化设计中的应用 | 第105-106页 | | ·约束多目标优化免疫算法 | 第106-116页 | | ·约束多目标优化免疫算法原理 | 第107-108页 | | ·约束条件处理及聚类算法 | 第108-109页 | | ·约束多目标优化免疫算法描述 | 第109-110页 | | ·约束多目标优化免疫算法收敛性 | 第110-113页 | | ·算法比较及在车床加工设计中的应用 | 第113-116页 | | ·多目标优化免疫算法稳定性理论 | 第116-121页 | | ·Hausdorff 距离的性质 | 第116-117页 | | ·向量区间的基本性质 | 第117-118页 | | ·向量区间值函数的性质 | 第118-119页 | | ·多目标优化智能算法稳定性概念 | 第119页 | | ·非约束多目标优化免疫算法稳定性理论 | 第119-121页 | | ·本章小结 | 第121-122页 | | 6 免疫网络算法及其应用 | 第122-140页 | | ·引言 | 第122页 | | ·模糊免疫网络分类算法 | 第122-126页 | | ·免疫网络聚类算法原理及描述 | 第122-123页 | | ·模糊免疫网络分类算法 | 第123-125页 | | ·实验结果 | 第125-126页 | | ·自适应免疫应答过程模拟及抗原特征学习算法 | 第126-133页 | | ·自适应免疫应答模型 | 第126页 | | ·B细胞激活能力评价设计 | 第126-128页 | | ·内影象生成算法 | 第128-129页 | | ·抗原特征学习算法 | 第129-130页 | | ·计算复杂度理论及参数分析 | 第130页 | | ·抗原特征学习算法仿真分析 | 第130-133页 | | ·免疫网络算法及 BP免疫网络算法 | 第133-139页 | | ·免疫网络优化模型设计 | 第133-134页 | | ·免疫网络优化算法 | 第134-136页 | | ·BP 免疫网络算法 | 第136-137页 | | ·应用举例 | 第137-139页 | | ·本章小结 | 第139-140页 | | 7 总结 | 第140-144页 | | ·本文所作的主要工作 | 第140-141页 | | ·需进一步研究的问题 | 第141-144页 | | 致谢 | 第144-146页 | | 参考文献 | 第146-158页 |
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论文编号BS1011070，这篇论文共158页
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