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复杂网络在土壤墒情预测中的应用 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-8页 | | ABSTRACT | 第8-10页 | | 第一章 绪论 | 第10-14页 | | ·研究背景 | 第10页 | | ·研究意义 | 第10-11页 | | ·国内外研究现状 | 第11-12页 | | ·主要研究内容 | 第12-13页 | | ·创新点 | 第13页 | | ·组织结构 | 第13页 | | ·本章小结 | 第13-14页 | | 第二章 复杂网络和智能优化算法 | 第14-26页 | | ·复杂网络 | 第14-19页 | | ·拓扑特性 | 第14-16页 | | ·社团结构 | 第16-17页 | | ·小世界网络模型 | 第17-19页 | | ·粒子群算法 | 第19-21页 | | ·速度和位置的更新公式 | 第19-20页 | | ·适应度与适应度函数 | 第20页 | | ·流程图 | 第20-21页 | | ·伪代码 | 第21页 | | ·特点 | 第21页 | | ·遗传算法 | 第21-25页 | | ·基本操作 | 第22页 | | ·运行参数 | 第22页 | | ·执行步骤 | 第22-23页 | | ·流程图 | 第23页 | | ·伪代码 | 第23-24页 | | ·特点 | 第24-25页 | | ·本章小结 | 第25-26页 | | 第三章 GA-PSO 算法及其在 TSP 中的应用 | 第26-30页 | | ·TSP 问题 | 第26页 | | ·对粒子的位置、速度以及操作重新定义 | 第26-27页 | | ·GA-PSO 算法 | 第27-28页 | | ·实例验证 | 第28-29页 | | ·本章小结 | 第29-30页 | | 第四章 智能合作网络模型在墒情预测中的应用 | 第30-37页 | | ·确定目标函数 | 第30页 | | ·智能合作网络模型 | 第30-34页 | | ·引入“社区”和“社区极值” | 第30-31页 | | ·对惯性权重 w 进行更新 | 第31页 | | ·小世界特性的应用 | 第31-32页 | | ·边与权重的应用 | 第32页 | | ·BT 网络的传销性质的应用 | 第32-34页 | | ·模型建立 | 第34-35页 | | ·执行步骤 | 第35页 | | ·流程图 | 第35-36页 | | ·本章小结 | 第36-37页 | | 第五章 实验验证 | 第37-40页 | | ·仿真实验 | 第37-38页 | | ·实验结论 | 第38-39页 | | ·本章小结 | 第39-40页 | | 第六章 总结与展望 | 第40-41页 | | ·本文所做的主要工作 | 第40页 | | ·下一步工作展望 | 第40-41页 | | 参考文献 | 第41-44页 | | 攻读硕士学位期间的论文发表情况 | 第44-45页 | | 致谢 | 第45页 |
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论文编号BS12584，这篇论文共45页
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