多层感知器的模糊线性分析及应用
| 0 前言 | 第1-12页 |
| 1 神经网络 | 第12-19页 |
| ·神经网络的发展与应用 | 第12-13页 |
| ·神经网络的基本原理 | 第13-15页 |
| ·多层感知器 | 第15-16页 |
| ·对神经网络(MLPs)内部行为的研究 | 第16-19页 |
| 2 经典判别函数理论和模糊集理论 | 第19-25页 |
| ·线性判别函数和判别面 | 第19-21页 |
| ·广义线性判别函数 | 第21-22页 |
| ·模糊集合和模糊理论的发展与现状 | 第22-25页 |
| 3 模糊线性判别函数与模糊线性分类器 | 第25-29页 |
| ·模糊线性判别函数 | 第25-27页 |
| ·模糊线性分类器 | 第27-29页 |
| 4 权重初始化超球面 | 第29-37页 |
| ·权重初始化超球面 | 第29-31页 |
| ·实验验证 | 第31-36页 |
| ·双圆、双螺旋与交替标签问题 | 第31-34页 |
| ·三维异或问题 | 第34页 |
| ·人工二维数据实验 | 第34-36页 |
| ·结论 | 第36-37页 |
| 5 在医疗诊断中的应用研究 | 第37-52页 |
| ·概述 | 第37-38页 |
| ·数据处理及网络结构 | 第38-45页 |
| ·原始数据 | 第38-40页 |
| ·数据预处理 | 第40-42页 |
| ·使用统计学方法对输入模式降维 | 第42-44页 |
| ·网络结构 | 第44-45页 |
| ·诊断的统计模型 | 第45-47页 |
| ·数据的分组分析 | 第47-48页 |
| ·结果及分析 | 第48-52页 |
| 6 构造最优超平面 | 第52-55页 |
| ·最优超平面 | 第52页 |
| ·构造最优超平面 | 第52-55页 |
| ·方法 | 第52-54页 |
| ·实验验证 | 第54-55页 |
| 7 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 作者攻读硕士期间完成的论文 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
