| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-11页 |
| ·课题的来源和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状及分析 | 第9-10页 |
| ·论文框架 | 第10-11页 |
| 第2章 人工神经网络及径向基神经网络 | 第11-19页 |
| ·神经网络的发展 | 第11-12页 |
| ·神经网络的结构 | 第12-15页 |
| ·RBF神经网络的结构 | 第15-17页 |
| ·RBF神经网络的学习策略 | 第17-19页 |
| 第3章 神经网络的敏感性 | 第19-27页 |
| ·神经网络敏感性定义的分类 | 第19-24页 |
| ·神经网络敏感性定义的比较分析 | 第24-27页 |
| 第4章 一种新的基于敏感性的样例选择算法 | 第27-36页 |
| ·主动学习 | 第27-28页 |
| ·一种新的基于敏感性的样例选择算法 | 第28-30页 |
| ·计算机模拟实验 | 第30-36页 |
| 第5章 结论与展望 | 第36-37页 |
| 参考文献 | 第37-40页 |
| 攻读硕士学位期间科研工作情况 | 第40-41页 |
| 致谢 | 第41页 |