基于支持向量机与遗传算法的结构优化研究

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1 绪 论

1.1 问题的提出

1.2 遗传算法与支持向量机最新研究概况

1.3 本文研究的主要内容及意义

2 遗传算法相关理论

2.1 遗传算法的数学基础

2.2 遗传算法的基本特点

2.3遗传算法的基本框架与流程

3 支持向量机基本原理

3.1 统计学习理论

3.2 支持向量机分类

3.3 支持向量回归（SVR）

4 支持向量机与遗传算法（SVM-GA）的融合技术

4.1 基于支持向量机和遗传算法的结构优化设计

4.2 训练样本集准备

4.3输入输出数据的预处理

4.4 训练模型选择

4.5寻优过程

5 应用算例

5.1 十杆桁架优化问题

5.2 25杆桁架优化问题

6 结束语

致谢

参考文献

附 录 硕士研究生阶段参与的研究项目及成果