| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究的意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 主要研究工作 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的结构 | 第15-16页 |
| 第二章 人工神经网络 | 第16-34页 |
| 2.1 人工神经网络的基础知识 | 第16-22页 |
| 2.2 BP神经网络 | 第22-27页 |
| 2.3 BP神经网络局限性分析 | 第27-29页 |
| 2.4 BP算法的改进分析 | 第29-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 人工鱼群算法的分析与改进 | 第34-50页 |
| 3.1 人工鱼群算法简介 | 第34-37页 |
| 3.2 人工鱼群算法参数设置分析 | 第37页 |
| 3.3 一种新的人工鱼群算法 | 第37-44页 |
| 3.3.1 ADAFSA中人工鱼自适应动态邻域结构的确定 | 第38-39页 |
| 3.3.2 ADAFSA中人工鱼的参数和行为设置 | 第39-43页 |
| 3.3.3 ADAFSA的步骤和流程设计 | 第43-44页 |
| 3.4 实验仿真与分析 | 第44-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 ADAFSA优化BP神经网络的设计与实现 | 第50-58页 |
| 4.1 ADAFSA优化BP神经网络的设计 | 第50-51页 |
| 4.2 ADAFSA-BPNN的算法实现步骤和流程 | 第51-52页 |
| 4.3 函数拟合实验仿真与分析 | 第52-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 ADAFSA-BPNN在语音识别中的应用 | 第58-64页 |
| 5.1 语音识别系统 | 第58-59页 |
| 5.2 基于ADAFSA-BPNN的语音识别流程 | 第59-60页 |
| 5.3 语音特征信号的获取与处理 | 第60-62页 |
| 5.4 语音识别实验仿真与分析 | 第62-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 工作总结 | 第64页 |
| 6.2 进一步的工作 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 附录A（攻读学位期间录用的学术论文） | 第72-74页 |
| 附录B（攻读学位期间参与的科研项目） | 第74页 |