声明
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 机器学习概述
1.3 智能优化算法概述
1.4 本文主要研究内容
第2章 改进的GSA算法及在函数寻优问题上的应用
2.1 万有引力搜索算法
2.2 基于时变惯性权重策略的PSO-GSA算法
2.3 基于TVIW-PSO-GSA算法的函数寻优结果及分析
2.4 本章小结
第3章 改进SVM算法及在空气质量等级分类预测问题中的应用
3.1 空气质量评价指数
3.2 支持向量机
3.3 基于TVIW-PSO-GSA算法的SVM模型
3.4 基于TVIW-PSO-GSA-SVM算法的分类预测结果及分析
3.5 本章小结
第4章 基于改进人工神经网络与SVR方法的流感预测问题研究
4.1 流感样病例监测
4.2 基于GFT数据的ILI预测
4.3 基于分季流感数据的ILI预测
4.4 基于Twitter数据的ILI预测
4.5 本章小结
第5章 改进的神经网络方法及在DOA估计问题中的应用
5.1 DOA估计应用背景
5.2 矢量水听器阵列信号处理模型
5.3 改进人工神经网络的DOA估计方法
5.4 智能优化算法优化MUSIC算法的DOA估计方法
5.5 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 主要研究工作
6.2 论文创新点
6.3 工作展望
参考文献
攻读博士期间发表的论文及所取得的研究成果
致谢
