用于前馈神经网络的一种反向传播算法的改进
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| ·人工神经网络简介 | 第8页 |
| ·人工神经网络的发展历程 | 第8-10页 |
| ·人工神经网络模型 | 第10-15页 |
| ·人工神经元 | 第10-11页 |
| ·人工神经网络的拓扑结构 | 第11-13页 |
| ·人工神经网络的学习 | 第13-15页 |
| ·人工神经网络的特性 | 第15-16页 |
| ·人工神经网络的应用 | 第16-17页 |
| ·本文的主要工作 | 第17-18页 |
| 2 前馈神经网络 | 第18-27页 |
| ·前馈神经网络简介 | 第18页 |
| ·BP神经网络 | 第18-22页 |
| ·BP神经网络简介 | 第18-19页 |
| ·BP神经网络基本算法 | 第19-21页 |
| ·BP神经网络学习中应注意的问题 | 第21-22页 |
| ·反向传播算法的一些改进方法 | 第22-27页 |
| ·背景介绍 | 第22-23页 |
| ·MBP算法 | 第23-27页 |
| 3 一种改进的反向传播算法 | 第27-35页 |
| ·算法介绍 | 第27-29页 |
| ·算法分析与改进 | 第29-30页 |
| ·新算法模型 | 第30-31页 |
| ·数值实验 | 第31-35页 |
| ·基于圆的点分类问题 | 第31-32页 |
| ·函数逼近问题 | 第32-33页 |
| ·模式识别问题 | 第33-35页 |
| 结论 | 第35-36页 |
| 参考文献 | 第36-38页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第38-39页 |
| 致谢 | 第39-41页 |
