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计算智能技术及其工程应用 by 于繁华,刘仁云编著, 于繁华, 刘仁云著, 刘仁云, Liu ren yun, 于繁华, 于繁华, 刘仁云著, 于繁华, 刘仁云 is a book available to read on EtoBox.

What is 计算智能技术及其工程应用 about?

1 (p1): 第1章 绪论 1 (p2): 1.1 计算智能技术的发展概况 4 (p3): 1.2 计算智能技术在机械加工领域的应用状况 6 (p4): 1.3 计算智能在可靠性优化设计中的应用状况 7 (p5): 1.4 计算智能在结构损伤识别中的应用状况 8 (p6): 参考文献 13 (p7): 第2章 相关的计算智能基本理论 13 (p8): 2.1 人工神经网络 18 (p9): 2.2 小波神经网络 23 (p10): 2.3 神经网络集成 26 (p11): 2.4 模糊数学 27 (p12): 2.5 粒子群算法 29 (p13): 2.6 支持向量机 32 (p14): 参考文献 37 (p15): 第一部分 基于计算智能技术的叠层材料变参数振动钻削实验研究第3章 小波神经网络结构与改进算法 37 (p16): 3.1 引言 37 (p17): 3.2 小波神经网络的结构 38 (p18): 3.3 样本的组织及网络结构设计 39 (p19): 3.4 基于灰色关联分析的输入参数选取 42 (p20): 3.5 小波神经网络模型的学习策略 43 (p21): 3.6 基于局部学习的小波神经网络共轭梯度算法 44 (p22): 3.7 改进算法(LCG)性能分析 46 (p23): 参考文献 47 (p24): 第4章 基于小波神经网络的变参数振动钻削实验研究 47 (p25): 4.1 变参数振动钻削实验 49 (p26): 4.2 基于小波神经网络的振动钻削过程仿真 59 (p27): 4.3 参数优化 60 (p28): 4.4 基于小波神经网络的振动钻削质量预报及分析 62 (p29): 参考文献 65 (p30): 第二部分 基于计算智能技术的结构可靠性优化设计研究第5章 结构可靠性优化设计基本理论及其发展现状 65 (p31): 5.1 可靠性分析的基本理论 70 (p32): 5.2 机械零部件的可靠性优化设计模型 73 (p33): 5.3 可靠性优化设计研究的发展现状 74 (p34): 5.4 稳健设计研究的现状与进展 75 (p35): 参考文献 81 (p36): 第6章 基于小波神经网络的可靠性优化设计 81 (p37): 6.1 引言 82 (p38): 6.2 可靠性分析的随机摄动法及Edgeworth级数方法 83 (p39): 6.3 基于局部学习策略的小波神经网络在结构可靠性优化设计仿真的性能比较 84 (p40): 6.4 小波神经网络的逆映射 85 (p41): 6.5 引入惩罚函数的粒子群算法 85 (p42): 6.6 结构系统的可靠性优化设计方法 86 (p43): 6.7 数值算例 95 (p44): 6.8 小结 96 (p45): 参考文献 97 (p46): 第7章 基于模糊粒子群算法的

Author

于繁华,刘仁云编著, 于繁华, 刘仁云著, 刘仁云, Liu ren yun, 于繁华, 于繁华, 刘仁云著, 于繁华, 刘仁云

Publisher

北京:科学出版社

Published

2010

Language

ZH

ISBN

9787030279644