| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题背景 | 第9-10页 |
| ·相关研究和概况 | 第10-12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 第2章 相关算法介绍 | 第13-33页 |
| ·遗传算法(Genetic Algorithm) | 第13-15页 |
| ·遗传算法概述 | 第13-14页 |
| ·遗传算法的基本流程 | 第14-15页 |
| ·遗传算法的特点 | 第15页 |
| ·BP神经网络(Back Propogation Neural Network) | 第15-19页 |
| ·BP网络概述 | 第16-17页 |
| ·BP网络设计 | 第17-18页 |
| ·改进的BP算法 | 第18-19页 |
| ·进化神经网络(Evolutionary Neural Network) | 第19-24页 |
| ·进化神经网络概述 | 第20页 |
| ·遗传进化神经网络 | 第20-22页 |
| ·遗传进化神经网络设计要考虑的问题 | 第22-24页 |
| ·NEAT算法(NeuroEvolution of Augmenting Topologies) | 第24-33页 |
| ·NEAT算法概述 | 第24-25页 |
| ·NEAT算法的实现 | 第25-32页 |
| ·NEAT算法的应用 | 第32-33页 |
| 第3章 自适应LMBP-NEAT(ALMBP-NEAT)算法的设计和实现 | 第33-51页 |
| ·NEAT算法的初步改进 | 第33-44页 |
| ·BP-NEAT算法的实现 | 第33-39页 |
| ·实验比较和分析 | 第39-44页 |
| ·BP-NEAT算法的改进 | 第44-51页 |
| ·BP-NEAT算法的不足分析 | 第44-45页 |
| ·BP-NEAT算法的改进 | 第45-47页 |
| ·ALMBP-NEAT算法具体实现 | 第47-48页 |
| ·实验比较与分析 | 第48-51页 |
| 第4章 ALMBP_NEAT算法两种识别问题上的应用 | 第51-62页 |
| ·手写数字识别和语音识别简介 | 第51-52页 |
| ·手写数字数据来源和特征提取 | 第52-55页 |
| ·手写数字识别实验 | 第55-57页 |
| ·语音识别数据来源和特征提取 | 第57-59页 |
| ·语音识别实验 | 第59-62页 |
| 第5章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
