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1、 分类号 TP391 密级 U D C 学号 01041030 长沙理工大学硕士学位论文 基于遗传BP算法的神经网络在 桩基检测中的应用 研 究 生 姓 名 戎 丽 霞 培 养 单 位 计算机与通信工程学院 指导教师姓名、职称 王英健 副教授 学 科 专 业 计算机应用技术 研 究 方 向 智 能 控 制 论 文 提 交 日 期 2004年5月10日 Neural Network Based Genetic-BP Algorithm Applying to Stake Base Diagnose by RONG Lixia A thesis submitted in partial satis
2、faction of the Requirements for the degree of Master of Engineering in Computer Application Technology in Changsha University of Science genetic algorithm; niche technique; faults diagnose; wavelet packet analysis; feature extraction; defect of pile I 目 录 摘要 . I ABSTRACT.II 第一章 绪论.1 1.1 桩基检测 .1 1.2
3、故障诊断的方法.1 1.3 神经网络在故障诊断中的应用.2 1.3.1 神经网络的发展与应用.2 1.3.2 神经网络在故障诊断中的应用概况 .4 1.4 小波分析在故障诊断中的应用概况.7 1.5 遗传算法在故障诊断中的应用概况.8 1.6 本文完成的主要工作.8 第二章 BP 神经网络和遗传算法的基本理论.10 2.1 BP 神经网络.10 2.1.1 反向传播网络模型与结构.10 2.1.2 BP 算法.12 2.1.3 BP 网络的设计.13 2.1.4 BP 网络的限制与不足.15 2.2 遗传算法 .16 2.2.1 概述 .16 2.2.2 经典遗传算法.17 2.2.3 应用
4、GA 的几个要点.18 第三章 基于最优小波包基的特征提取.20 3.1 小波包分析 .20 3.1.1 小波包的定义.20 3.1.2 小波包的性质.21 3.1.3 小波包的空间分解.22 3.1.4 小波包算法.23 3.2 最优小波包基的选择.24 3.2.1 最优小波包基的概念.24 3.2.2 最优小波包基的快速搜索法.25 3.2.3 基于熵准则的小波包基选择.26 3.3 用小波包最优基分解提取信号特征.27 II 第四章 遗传 BP 神经网络的设计.29 4.1 概述 .29 4.2 神经网络的选取.30 4.2.1 神经网络权值的选取.30 4.2.2 神经网络结构设计.30 4.3 本文的神经网络设计方法.31 4.3.1 编码表示.32 4.3.2 选择策略.33 4.3.3 遗传操作.33 4.3.4 群体设计.
