神经网络等智能方法的优化及应用
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神经网络等智能方法的优化及应用
作者:侯清兰 Publish: 2006-6-28 Hits:-
【中文题名】 神经网络等智能方法的优化及应用
【英文题名】 The Optimization and Application of the Neural Network Together with Intelligence Methods
【学科专业】 计算机应用技术
【论文级别】 硕士论文
【投稿时间】 2006-6-28
【中关键词】 神经网络,BP网络,粒子群优化算法,水泥水化,,
【英关键词】 the Neural Network,BP network,Particle Swarm Optimization,cement hydration,
【分类导航】 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>人工神经网络与计算>
【论文摘要】 水泥材料不但大量应用于工业与民用建筑,还广泛应用于交通、城市市政建设、农村水利以及海洋工程。水泥材料作为重要的原材料之一,一直受到人们的重视。根据预测,从本世纪以至更长时间,水泥以及其他胶凝材料制品仍然是主要的建筑材料。 随着材料科学的发展,人们对水泥材料的认识正在发生新的深刻的变化。这种变化的特点和趋势是:1.对水泥材料本身的认识方面正在逐渐深化,从宏观到微观并逐渐揭示其性能与内部结构的关系,从而为发展新品种,扩大应用领域提供理论基础。2.在水泥材料生产过程的规律和水化、硬化过程的规律方面,人们的认识正在从经验上升到理论,从现象到本质,从而为有效地控制水泥材料与制品的生产过程以及采用新工艺、新技术提供理论基础。 要想正确反应水泥水化过程中诸多复杂因素与水泥的性能,需要大量的数据,目前国内外的研究技术多集中在试验和用神经网络做数据预测。很显然,试验的方法需要花费很大的人力、物力。而人工神经网络是一种智能信息处理技术,力图模拟人类处理问题的方式去理解和利用信息。神经网络控制可通过对网络结构及权值处理的自动调整而实现非生物神经网络系统的部分功能,能处理高维数、强干扰难建模的复杂工业过程。因...
【论文题纲】
摘要 3-4
ABSTRACT 4-6
目录 6-8
第1章 绪论 8-13
1.1 本文研究背景 8-9
1.2 目前水泥水化过程的研究方法、水平 9-10
1.3 本文研究的目的和意义 10-11
1.4 本文研究的内容 11-13
第2章 BP神经网络 13-19
2.1 引言 13
2.2 BP网络的拓扑结构 13
2.3 BP算法推导过程 13-17
2.4 BP网络存在的问题及改进方法 17-18
2.5 本章小结 18-19
第3章 粒子群优化算法 19-31
3.1 引言 19
3.2 基本粒子群优化算法简介 19-22
3.2.1 基本粒子群优化算法(PSO)的基本思想 19-20
3.2.2 基本粒子群优化算法(PSO)的数学描述 20-22
3.3 基本粒子群优化算法(PSO)的设计与实现 22-24
3.3.1 PSO算法的基本算法步骤及流程图 22-24
3.3.2 设计过程中应注意的参数设置 24
3.4 目前粒子群优化算法的改进方法 24-29
3.4.1 算法中惯性权重的改进 24-27
3.4.2 算法结构的改进 27-28
3.4.3 其他方面的改进 28-29
3.5 本章小结 29-31
第4章 基于PSO的BP网络学习研究 31-40
4.1 引言 31-32
4.2 PSO_BP的主要思想 32
4.3 PSO_BP算法的基本步骤和流程图 32-35
4.4 PSO_BP算法的性能分析 35-38
4.5 样本的空间分布对PSO_BP算法的影响 38-39
4.6 本章小结 39-40
第5章 PSO_BP算法在水泥水化过程中的应用 40-55
5.1 引言 40
5.2 煤矸石颗粒大小对水泥水化性能的影响 40-51
5.2.1 对水泥水化之后水泥扩展度的影响 41-45
5.2.2 对水泥水化之后水泥标准稠度用水量、凝结时间的影响 45-48
5.2.3 对水泥水化之后水泥强度的影响 48-51
5.3 水泥反应物中掺入钢渣分量不同对水泥强度的影响 51-54
5.4 本章小结 54-55
第6章 结束语 55-57
6.1 全文总结 55-56
6.2 展望 56-57
参考文献 57-60
攻读硕士期间发表的论文 60-61
致谢词 61
【DOI】 LunWen.ID:2.2008.387705
付费论文:有参考文献 300元
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