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基于神经网络的汉语文法分析专家系统的设计与实现

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
第1章 绪论第11-23页
   ·课题研究的目的与意义第11-14页
     ·中文信息处理的难点第11-12页
     ·中文信息处理技术发展的问题第12页
     ·研究目的及意义第12-14页
   ·中文信息处理的发展概况第14-17页
     ·中文信息处理的发展现状第14-15页
     ·文法分析的关键技术及发展方向第15-17页
       ·文法分析模型第15-16页
       ·文法分析的发展方向第16-17页
   ·神经网络的发展概况第17-18页
     ·BP网络模型第17页
     ·BP算法性能分析第17-18页
     ·神经网络的国内外研究状况第18页
   ·专家系统的发展概况第18-21页
     ·专家系统的结构及工作原理第18-20页
     ·专家系统的特点第20-21页
     ·专家系统的应用第21页
   ·本文主要工作以及取得的成果第21-22页
   ·本章小结第22-23页
第2章 基于神经网络的汉语文法分析专家系统总体设计第23-29页
   ·引言第23-24页
   ·问题描述第24-27页
     ·汉语文法分析原理第24-25页
     ·文法分析的功能第25页
     ·汉语文法分析的基本方法第25-27页
   ·系统模型设计第27-28页
   ·本章小结第28-29页
第3章 知识表达与知识库第29-39页
   ·引言第29页
   ·知识提取与编码第29-30页
   ·知识表达第30-33页
     ·形式语法第31页
     ·产生式表示法第31-32页
     ·知识表示第32-33页
   ·知识库的设计第33-38页
     ·神经网络模型第33-36页
     ·神经网络的知识获取与存储第36-37页
     ·改进的BP网络学习算法第37-38页
       ·LEVERBERG_MARQUARDT算法第37页
       ·Variable Learning Rate算法第37-38页
   ·本章小结第38-39页
第4章 推理机制的设计第39-50页
   ·引言第39页
   ·搜索策略第39-44页
     ·与/或树的搜索策略第39-40页
     ·与/或树宽度优先搜索第40-41页
     ·与/或树的深度优先搜索第41-44页
   ·神经网络的知识推理第44页
   ·推理机制第44-49页
     ·推理策略第44-45页
     ·推理算法及流程第45-49页
   ·本章小结第49-50页
第5章 神经网络存储能力实验研究第50-60页
   ·引言第50页
   ·网络训练程序设计第50页
   ·网络训练第50-54页
     ·训练样本第50-52页
     ·网络训练第52-54页
   ·网络测试第54-57页
     ·样本输出测试第54-55页
     ·准确率测试第55-57页
       ·准确率的测试方法第55-56页
       ·准确率的影响因素第56-57页
   ·实验分析第57-58页
   ·本章小结第58-60页
第6章 基于神经网络的汉语文法分析系统实现第60-70页
   ·引言第60页
   ·汉语文法分析系统的开发工具第60-61页
   ·神经网络程序设计第61-62页
     ·BP算法流程图第61页
     ·程序功能函数第61-62页
   ·系统程序设计第62页
     ·系统程序流程图第62页
     ·程序功能函数第62页
   ·系统运行实例第62-65页
     ·预处理第62-63页
     ·系统运行实例第63-64页
     ·文法分析的树形结构第64-65页
   ·系统分析第65-66页
   ·系统改进方案第66-69页
     ·模糊系统和神经网络的融合第66-67页
     ·如何解决知识扩充问题第67-68页
     ·利用启发信息改进搜索策略第68-69页
   ·本章小结第69-70页
结论第70-71页
参考文献第71-76页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第76-77页
致谢第77-81页

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