| 【中文题名】 | 基于改进遗传神经网络的图书采购系统研究 |
| 【英文题名】 | Research on Book Purchases System Based on Improved Genetic Algorithm and Neural Network |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-10-9 |
| 【中关键词】 | 图书采购,神经网络,遗传算法,影响因子,优化, |
| 【英关键词】 | book purchases,neural network,genetic algorithm,effect factor,optimization, |
| 【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】 |
随着科学技术的快速发展和人类知识的不断更新，人类对科技文化生活的需求急剧增加。各图书馆为了满足人类日益增长的科技文化需要，继承、传播民族优秀文化和交流借鉴世界先进文化，就要不断地进行图书采购，为图书馆的藏书建设补充新的血液。
然而，传统人工采购方法存在诸多缺陷，不能满足当前图书采购工作的需要，因而迫切需要使用一种高效、科学的工具进行该项工作。自然，作为现代工具的计算机系统被引入到图书采购工作中，籍以提高图书采购工作的质量和效率。
本文结合遗传算法和神经网络人工智能技术，提出了一个智能图书采购方案，并以此为依据建立了相应的原型系统。
本文的主要研究工作如下：
[1]对现有的图书采购方法进行了介绍与研究，针对传统图书采购方法存在的缺陷与不足，探讨了图书采购智能处理的可行性，为本文的进一步研究提供了思路。
[2]针对传统神经网络训练算法具有收敛速度慢、易陷入局部最小点等不足，在分析了已有的神经网络训练常见改进方法的基础上，对一种较好的全局寻优算法——遗传算法进行了研究，并对其做了改进，提出了带有影响因子的遗传算法。该算法可用于优化神经网络，在优化的过程中动态地调整神... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
5-6 |
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ABSTRACT |
6-9 |
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第一章 绪论 |
9-14 |
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1.1 课题研究背景及意义 |
9-10 |
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1.2 图书采购技术概况及存在的主要问题 |
10-12 |
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1.3 本文研究的主要内容 |
12-13 |
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1.4 本文的结构安排 |
13-14 |
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第二章 遗传神经网络 |
14-31 |
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2.1 神经网络 |
14-22 |
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2.1.1 神经元模型 |
14-16 |
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2.1.2 神经网络的类型 |
16-17 |
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2.1.3 神经网络的学习 |
17-20 |
|
2.1.4 神经网络的工作过程 |
20 |
|
2.1.5 BP算法 |
20-22 |
|
2.2 遗传算法 |
22-28 |
|
2.2.1 遗传算法的基本术语 |
23-24 |
|
2.2.2 遗传算法的编码机制及基本运算 |
24-26 |
|
2.2.3 遗传算法的工作过程 |
26 |
|
2.2.4 遗传算法的特点 |
26-27 |
|
2.2.5 遗传算法的数学基础 |
27-28 |
|
2.3 遗传神经网络 |
28-30 |
|
2.4 本章小结 |
30-31 |
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第三章 改进遗传算法优化神经网络 |
31-46 |
|
3.1 神经网络训练的常见改进方法 |
31-33 |
|
3.2 遗传算法的改进 |
33-37 |
|
3.2.1 影响因子概念的提出 |
33-34 |
|
3.2.2 带有影响因子的遗传算法 |
34-37 |
|
3.3 EFGA优化神经网络 |
37-45 |
|
3.3.1 EFGA优化神经网络的步骤 |
37-44 |
|
3.3.2 EFGA优化神经网络的流程图 |
44-45 |
|
3.4 本章小结 |
45-46 |
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第四章 基于改进遗传神经网络的图书采购模型 |
46-62 |
|
4.1 基于改进遗传神经网络的图书采购模型设计 |
46-48 |
|
4.1.1 图书采购模型的设计原理 |
46-47 |
|
4.1.2 图书采购模型的结构 |
47-48 |
|
4.2 样本数据 |
48-53 |
|
4.2.1 样本数据的基本要求 |
48 |
|
4.2.2 样本数据的选取 |
48-51 |
|
4.2.3 样本数据的预处理 |
51-53 |
|
4.3 神经网络模块的建立 |
53-56 |
|
4.3.1 神经网络结构类型的选择 |
53 |
|
4.3.2 神经网络结构的设计 |
53-55 |
|
4.3.3 神经网络初始权值的选取 |
55-56 |
|
4.4 EFGA训练神经网络模块 |
56-57 |
|
4.4.1 设计目标 |
56 |
|
4.4.2 实现方法 |
56-57 |
|
4.5 输出数据处理及结果显示模块 |
57-58 |
|
4.6 基于改进遗传神经网络的图书采购模型计算流程图 |
58-59 |
|
4.7 仿真实验 |
59-61 |
|
4.8 本章小结 |
61-62 |
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第五章 原型系统的设计与实现 |
62-69 |
|
5.1 系统设计说明 |
62-64 |
|
5.1.1 系统设计要求及目标 |
62 |
|
5.1.2 系统开发工具 |
62-64 |
|
5.2 系统运行 |
64-68 |
|
5.3 系统特点 |
68 |
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5.4 本章小结 |
68-69 |
|
第六章 结束语 |
69-71 |
|
6.1 工作总结 |
69-70 |
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6.2 下一步工作展望 |
70-71 |
|
参考文献 |
71-74 |
|
致谢 |
74-75 |
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在读学位期间所发表的文章 |
75 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.388952 |
