基于粒子群算法和支持向量机的船舶结构优化

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1、-------上海交通大学硕士学位论文supportvectormachine.ThethesisusesempiricalparameterandtheparameterselectedusingmethodproposedabovetobuildSVMtopredictstructuralresponseandtheresultsareusedtovalidatetheeffectivenessoftheproposedmethod.Astructuraloptimizationapproachintegratingparticleswarmoptimizera

2、ndsupportvectormachineareproposedinthisarticle.Basedontheparameterselectionmethod,asupportvectormachinewithproperparameterscouldbebuiltandintegratedwithsupportvectormachineforstructuraloptimization.Tovalidatetheeffectivenessoftheintegratedstructuraloptimizationprocess,theabovemethodisu

3、sedtooptimizeshipstructures.Keywords:Supportvectormachine;parameterselection;regressionmodel;structuraloptimizationIII-----------万方数据-----------上海交通大学硕士学位论文目录第一章绪论......................................................................................................................11.1引

4、言..............................................................................................................11.2结构优化算法研究进展............................................................................11.3近似模型技术研究现状.......................................................................

5、.....31.4本文研究内容.............................................................................................4第二章粒子群算法..........................................................................................................62.1位置和速度更新公式..................................................

6、...............................62.2粒子群算法的流程.....................................................................................72.3离散设计变量的处理.................................................................................82.4最大速度和速度重设策略.................................................

7、.......................82.5惯性权重.....................................................................................................82.6约束处理.....................................................................................................92.7本章小结...................................

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