形态学联想记忆网络及其应用研究
| 摘要 | 第7-8页 |
| ABSTRACT | 第8页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 联想记忆网络研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容及结构 | 第11-13页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第11页 |
| 1.3.2 本文结构 | 第11-13页 |
| 第2章 人工神经网络及形态学联想记忆理论 | 第13-22页 |
| 2.1 人工神经网络概述 | 第13-17页 |
| 2.1.1 人工神经元 | 第13-14页 |
| 2.1.2 神经网络模型 | 第14-16页 |
| 2.1.3 人工神经网络的特点与应用 | 第16-17页 |
| 2.2 人工神经网络的学习 | 第17-20页 |
| 2.2.1 学习类型 | 第17-19页 |
| 2.2.2 学习规则 | 第19-20页 |
| 2.3 形态学联想记忆 | 第20-22页 |
| 第3章 复形态双向联想记忆网络及其性能分析 | 第22-33页 |
| 3.1 概述 | 第22页 |
| 3.2 复形态双向联想记忆网络 | 第22-24页 |
| 3.2.1 相关定义及计算基础 | 第22-23页 |
| 3.2.2 网络结构 | 第23-24页 |
| 3.3 复形态双向联想记忆网络的性能分析 | 第24-31页 |
| 3.3.1 完全回忆条件分析 | 第24-26页 |
| 3.3.2 抗噪声能力分析 | 第26-30页 |
| 3.3.3 网络自联想的存储性能和稳定性分析 | 第30-31页 |
| 3.4 实验仿真测试 | 第31-32页 |
| 3.5 小结 | 第32-33页 |
| 第4章 模糊形态学联想记忆及其在模式识别中的应用 | 第33-42页 |
| 4.1 模糊理论基础与模糊神经网络 | 第33-35页 |
| 4.1.1 模糊集合及其运算 | 第33-34页 |
| 4.1.2 模糊神经网络 | 第34-35页 |
| 4.2 模糊形态学联想记忆 | 第35-37页 |
| 4.2.1 完全回忆记忆的条件 | 第36页 |
| 4.2.2 抗噪声能力分析 | 第36-37页 |
| 4.2.3 自联想模糊形态学联想记忆 | 第37页 |
| 4.3 模式识别 | 第37-40页 |
| 4.3.1 模式识别概述 | 第37-38页 |
| 4.3.2 模式识别系统结构 | 第38页 |
| 4.3.3 识别问题的一般描述 | 第38-39页 |
| 4.3.4 模式识别的研究内容和主要方法 | 第39-40页 |
| 4.4 模糊形态学联想记忆在模式识别中的应用 | 第40-41页 |
| 4.5 小结 | 第41-42页 |
| 第5章 总结与展望 | 第42-44页 |
| 5.1 总结 | 第42页 |
| 5.2 展望 | 第42-44页 |
| 致谢 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第48页 |
