注冊 | 登錄讀書好,好讀書,讀好書!
讀書網(wǎng)-DuShu.com
當前位置: 首頁出版圖書科學技術計算機/網(wǎng)絡人工智能計算智能技術及其工程應用

計算智能技術及其工程應用

計算智能技術及其工程應用

定 價:¥39.00

作 者: 于繁華,劉仁云 著
出版社: 科學出版社
叢編項:
標 簽: 人工智能

ISBN: 9787030279644 出版時間: 2010-06-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 197 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  《計算智能技術及其工程應用》在論述了計算智能技術中的神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊系統(tǒng)、粒子群算法和支持向量機等問題的基礎上,提出了適合機械加工、機械零部件可靠性設計、橋梁損傷識別等工程領域的仿真、優(yōu)化和識別的計算智能算法。全書內(nèi)容新穎,覆蓋面比較廣泛,體現(xiàn)了國內(nèi)外在計算智能技術研究的最新進展?!队嬎阒悄芗夹g及其工程應用》可供從事計算智能的科技人員、工程技術人員參考。

作者簡介

暫缺《計算智能技術及其工程應用》作者簡介

圖書目錄

前言
第1章 緒論
 1.1 計算智能技術的發(fā)展概況
 1.2 計算智能技術在機械加工領域的應用狀況
 1.3 計算智能在可靠性優(yōu)化設計中的應用狀況
 1.4 計算智能在結構損傷識別中的應用狀況
 參考文獻
第2章 相關的計算智能基本理論
 2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡
 2.2 小波神經(jīng)網(wǎng)絡
 2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡集成
 2.4 模糊數(shù)學
 2.5 粒子群算法
 2.6 支持向量機
 參考文獻
第一部分 基于計算智能技術的疊層材料變參數(shù)振動鉆削實驗研究
 第3章 小波神經(jīng)網(wǎng)絡結構與改進算法
  3.1 引言
  3.2 小波神經(jīng)網(wǎng)絡的結構
  3.3 樣本的組織及網(wǎng)絡結構設計
  3.4 基于灰色關聯(lián)分析的輸入?yún)?shù)選取
  3.5 小波神經(jīng)網(wǎng)絡模型的學習策略
  3.6 基于局部學習的小波神經(jīng)網(wǎng)絡共軛梯度算法
  3.7 改進算法(LCG)性能分析
  參考文獻
 第4章 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡的變參數(shù)振動鉆削實驗研究
  4.1 變參數(shù)振動鉆削實驗
  4.2 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡的振動鉆削過程仿真
  4.3 參數(shù)優(yōu)化
  4.4 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡的振動鉆削質(zhì)量預報及分析
  參考文獻
第二部分 基于計算智能技術的結構可靠性優(yōu)化設計研究
 第5章 結構可靠性優(yōu)化設計基本理論及其發(fā)展現(xiàn)狀
  5.1 可靠性分析的基本理論
  5.2 機械零部件的可靠性優(yōu)化設計模型
  5.3 可靠性優(yōu)化設計研究的發(fā)展現(xiàn)狀
  5.4 穩(wěn)健設計研究的現(xiàn)狀與進展
  參考文獻
 第6章 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡的可靠性優(yōu)化設計
  6.1 引言
  6.2 可靠性分析的隨機攝動法及Edgeworth級數(shù)方法
  6.3 基于局部學習策略的小波神經(jīng)網(wǎng)絡在結構可靠性優(yōu)化設計仿真的性能比較
  6.4 小波神經(jīng)網(wǎng)絡的逆映射
  6.5 引入懲罰函數(shù)的粒子群算法
  6.6 結構系統(tǒng)的可靠性優(yōu)化設計方法
  6.7 數(shù)值算例
  6.8 小結
  參考文獻
 第7章 基于模糊粒子群算法的可靠性穩(wěn)健優(yōu)化設計
  7.1 引言
  7.2 可靠性穩(wěn)健優(yōu)化設計模型
  7.3 基于模糊的多目標粒子群算法
  7.4 基于模糊粒子群算法的汽車半軸的可靠性穩(wěn)健優(yōu)化設計
  7.5 基于模糊粒子群算法的前軸的可靠性穩(wěn)健優(yōu)化設計
  7.6 基于模糊粒子群算法的后橋的可靠性穩(wěn)健優(yōu)化設計
  7.7 基于模糊粒子群算法的拉桿的可靠性穩(wěn)健設計
  7.8 小結
  參考文獻
 第8章 基于灰色粒子群算法的可靠性穩(wěn)健優(yōu)化設計
  8.1 引言
  8.2 灰色粒子群算法優(yōu)化策略
  8.3 基于灰色粒子群算法的扭桿的可靠性穩(wěn)健優(yōu)化設計
  8.4 基于灰色粒子群算法的螺旋彈簧的可靠性穩(wěn)健優(yōu)化設計
  8.5 基于灰色粒子群算法的鋼板彈簧的可靠性穩(wěn)健設計
  8.6 基于灰色粒子群算法的前軸的可靠性穩(wěn)健優(yōu)化設計
  8.7 基于灰色粒子群算法的后橋的可靠性穩(wěn)健優(yōu)化設計
  8.8 小結
  參考文獻
第三部分 基于計算智能技術的橋梁結構損傷識別研究
 第9章 結構損傷識別方法及其發(fā)展狀況
  9.1 引言
  9.2 基于動力特性的結構損傷識別方法
  9.3 基于模型修正的損傷識別方法
  9.4 損傷結構動力的有限元模型
  9.5 橋梁結構損傷識別研究的現(xiàn)狀與發(fā)展
  參考文獻
 第10章 基于粒子群算法的橋梁結構可靠性穩(wěn)健優(yōu)化設計與損傷識別研究
  10.1 引言
  10.2 多目標優(yōu)化問題
  10.3 基于灰色粒子群算法的鋼筋混凝土簡支梁的可靠性穩(wěn)健優(yōu)化設計
  10.4 基于粒子群算法和殘余力向量的結構損傷識別
  10.5 小結
  參考文獻
 第11章 基于支持向量機和粒子群算法的橋梁結構損傷識別研究
  11.1 引言
  11.2 基于支持向量機和粒子群算法的結構損傷識別方法
  11.3 簡支梁橋的損傷識別
  11.4 小結
  參考文獻
 第12章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的橋梁結構損傷識別
  12.1 引言
  12.2 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡的橋梁結構損傷識別
  12.3 基于灰色聚類神經(jīng)網(wǎng)絡集成的損傷識別方法
  12.4 小結
  參考文獻

本目錄推薦

掃描二維碼
Copyright ? 讀書網(wǎng) ranfinancial.com 2005-2020, All Rights Reserved.
鄂ICP備15019699號 鄂公網(wǎng)安備 42010302001612號