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计算智能方法研究及其集成应用

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毕业论文范文题目：计算智能方法研究及其集成应用，论文范文关键词：计算智能方法研究及其集成应用
计算智能方法研究及其集成应用毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：计算智能(CI)是多种智能方法的集合体。它具有在不确定及不精确环境中进行推理和学习的卓越能力，是建立智能系统的更有效的计算工具。已被广泛应用于信息处理、管理决策、智能控制、专家系统、故障诊断等领域。其中主要的三种方法是：模糊系统、人工神经网络、遗传算法。在解决实际问题中，应努力实现各方法之间的优势互补，协同工作，才能构建高性能的智能系统。计算机辅助卷烟叶组配方设计的主要任务是：一是要建立合理的叶组化学指标与感官质量指标和烟气指标之间关系的数学模型；二是要根据设计目标，利用此数学模型，有约束地优化求解，得到多组最佳或次佳烟叶组合比例。由于卷烟叶组配（本文此处忽略..）方是一个非常复杂的，具有不确定性的非线性问题，应用传统的人工智能方法和数学方法很难完成，因此考虑综合应用这三种计算智能方法。本文首先分别对两种神经网络模型及遗传算法的标准算法提出改进，然后将这些改进方法在卷烟叶组配方设计中进行集成应用。全文共分为八章。第一章介绍了计算智能的含义，三种计算智能方法的特点及协作方式。第二章简单阐述了人工神经网络的原理和存在的问题。第三章专门研究了BP网络。根据BP算法的原理，分析了BP算法在应用于复杂问题时往往收敛很慢的原因。从激励函数、权值修正方法、目标函数三方面对多个改进算法进行收敛性能的比较。在理论上分析了（文章此处忽略..）影响BP网络的泛化能力的主要因素，提出了一种优化网络结构的方法和初始化权值的方法。综合这些研究结论，提出了一种有较好泛化能力的混合改进BP算法。最后在对神经元的Sigmoid激励函数近似为分段线性函数的前提下，提出一种从受训的BP网络抽取知识的简单方法，并应用于单料烟的感官质量神经—模糊模型中，得到一些有益的规则。第四章阐述了Kohonen网络的基本原理。首先提出奇异值分解法来确定合适的一维Kohonen网络结构，然后研究了一维网络的权值初始化与拓扑映射间的关系，并提出新的初始权值方法。本章重点从邻域函数、学习率调整等方面研究了二维网络的改进（文章此处忽略..）算法，并将之应用于烟叶动态分类问题。第五章论述了由BP和Kohonen网络构成的复合模块化网络群。在应用于计算智能方法研究及其集成应用复杂问题建模时能有效提高学习的收敛速度和精度。第六章简介了遗传算法基本原理及发展现状。提出用遗传算法来解决基于神经网络建模的优化问题。提出有引导进化的启发式遗传算法，更有效地解决特定领域问题。第七章将上述研究综合应用于卷烟叶组配方计算机辅助设计系统中。首先介绍了卷烟配方的专业术语和传统的配方流程。然后从与几种专家系统方法的比较引入智能系统的开发背景。根据整个系统总体设计方案，我们分层次地描述了计算智能方法的集成（此处忽略..）过程。系统的基础是:先应用了第五章的复合模块化网络算法，建立有效的卷烟感官质量和烟气指标的神经网络评估模型。并通过检验样本的结果证明了算法的有效性。然后重点论述了叶组配方维护子系统和新配方设计子系统中，采用的计算智能集成方法。即在神经网络评估模型基础上，应用第六章论述的启发式遗传算法，设计了不同的具有明显问题特点的编码和遗传算子进行寻优。最后对系统运行结果进行分析，算法能有效地寻找到最优或次优配方方案。论文最后一章对研究成果进行总结，分析了应用于卷烟叶组配方系统中的成功与不足处，并对今后系统的深入研究进行展望，指出未来的一些研究方向。

以上为本篇毕业论文范文计算智能方法研究及其集成应用的介绍部分。

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