| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-20页 |
| ·神经网络概述 | 第8-14页 |
| ·人工神经元 | 第8-9页 |
| ·人工神经网络的拓扑结构 | 第9-12页 |
| ·神经网络的学习规则 | 第12-13页 |
| ·神经网络的应用及其研究内容 | 第13-14页 |
| ·MCA和PCA神经网络 | 第14-16页 |
| ·简介 | 第14页 |
| ·MCA和PCA收敛性研究 | 第14-16页 |
| ·MCA和PCA集成 | 第16页 |
| ·MCA神经网络应用 | 第16-19页 |
| ·本文的主要工作 | 第19-20页 |
| 2 Oja-Xu MCA学习算法的改进 | 第20-27页 |
| ·Oja-Xu MCA学习算法简介 | 第20-21页 |
| ·固定步长的跳步归一化Oja-Xu MCA学习算法 | 第21-23页 |
| ·算法简介 | 第21-22页 |
| ·性质定理 | 第22-23页 |
| ·自适应变步长的跳步归一化Oja-Xu MCA学习算法 | 第23-24页 |
| ·数值试验 | 第24-27页 |
| ·试验环境及条件 | 第24页 |
| ·跳步归一化步长m的选取 | 第24-25页 |
| ·各种算法的比较 | 第25-27页 |
| 3 Ojan MCA学习算法的收敛性 | 第27-36页 |
| ·Ojan MCA学习算法简介 | 第27-28页 |
| ·Ojan MCA学习算法收敛性分析 | 第28-33页 |
| ·仿真实验 | 第33-36页 |
| 结论 | 第36-37页 |
| 参考文献 | 第37-39页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第39-40页 |
| 致谢 | 第40-41页 |