| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-10页 |
| §1．1 人工神经网络的发展历史 | 第6-8页 |
| §1．2 人工神经网络研究的主要方向 | 第8-10页 |
| 第二章 人工神经网络的基本理论 | 第10-21页 |
| §2．1 大脑的组成及其信息处理原理 | 第10-13页 |
| §2．2 大脑生物神经系统的模型化 | 第13-15页 |
| §2．3 人工神经网络的构成 | 第15-17页 |
| §2．4 人工神经网络的学习机理 | 第17-19页 |
| §2．5 生物神经网络与人工神经网络的比较 | 第19-21页 |
| 第三章 RLS-BP神经网络的理论与性能研究 | 第21-38页 |
| §3．1 引言 | 第21-22页 |
| §3．2 RLS-BP（递推最小二乘反向传播）算法的基本思想 | 第22-23页 |
| §3．3 RLS-BP（递推最小二乘反向传播）算法的基本原理 | 第23-27页 |
| §3．4 用于多层前馈神经网络的RLS-BP算法 | 第27-32页 |
| §3．5 RLS-BP神经网络的性能研究 | 第32-38页 |
| 第四章 RLS-BP网络在多目标识别系统中的应用 | 第38-56页 |
| §4．1 引言 | 第38-42页 |
| §4．2 多目标识别系统的结构及工作原理 | 第42-45页 |
| §4．3 多目标识别系统中目标特征信息的提取 | 第45-48页 |
| §4．4 多目标识别系统中目标特征信息的预处理 | 第48-49页 |
| §4．5 实验 | 第49-55页 |
| §4．6 结论 | 第55-56页 |
| 结束语 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-59页 |