"基于神经网络的柴油机性能预测模型优化"
本文主要讨论基于神经网络的柴油机性能预测模型优化，涉及到的知识点主要有：
1. 神经网络（Neural Network）：神经网络是机器学习领域中的一种常用算法，通过模拟人脑的神经网络结构来进行数据的学习和预测。在本文中，神经网络被用于柴油机性能预测模型的建立。
2. 深度学习（Deep Learning）：深度学习是机器学习领域中的一种子领域，主要涉及到神经网络的深度学习算法。在本文中，深度学习算法被用于柴油机性能预测模型的优化。
3. 机器学习（Machine Learning）：机器学习是人工智能领域中的一种子领域，主要涉及到通过算法和模型来进行数据的学习和预测。在本文中，机器学习算法被用于柴油机性能预测模型的建立和优化。
4. 数据建模（Data Modeling）：数据建模是指通过对数据的分析和处理来建立数学模型，以便进行数据的预测和分析。在本文中，数据建模技术被用于柴油机性能预测模型的建立。
5. 遗传算法（Genetic Algorithm）：遗传算法是一种机器学习领域中常用的优化算法，主要通过模拟生物进化的过程来进行参数的优化。在本文中，遗传算法被用于柴油机性能预测模型的优化。
6. 柴油机性能预测模型（Diesel Engine Performance Prediction Model）：柴油机性能预测模型是指通过对柴油机的性能参数进行预测和分析，以便进行柴油机的优化和改进。在本文中，柴油机性能预测模型是通过神经网络和遗传算法来建立和优化的。
7. 综合优化算法（Comprehensive Optimization Algorithm）：综合优化算法是指将多种优化算法结合起来，以便进行模型的全面的优化。在本文中，综合优化算法被用于柴油机性能预测模型的优化。
8. 网络结构优化（Network Structure Optimization）：网络结构优化是指对神经网络的结构进行优化，以便提高模型的预测性能。在本文中，网络结构优化是通过遗传算法来进行的。
9. 初始权值阈值优化（Initial Weights and Thresholds Optimization）：初始权值阈值优化是指对神经网络的初始权值和阈值进行优化，以便提高模型的预测性能。在本文中，初始权值阈值优化是通过遗传算法来进行的。
10. 训练样本划分优化（Training Sample Division Optimization）：训练样本划分优化是指对神经网络的训练样本进行划分，以便提高模型的预测性能。在本文中，训练样本划分优化是通过遗传算法来进行的。
本文主要讨论了基于神经网络的柴油机性能预测模型优化，涉及到了神经网络、深度学习、机器学习、数据建模、遗传算法等多种技术领域。
