| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 1 绪论 | 第12-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·本文内容和结构 | 第13-14页 |
| 2 前馈神经网络的混合训练算法及其正则化混合算法 | 第14-28页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·前馈神经网络的混合训练算法 | 第14-22页 |
| ·前馈神经网络的正则化混合训练算法 | 第22-26页 |
| ·混合算法的性能估计 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 混合训练算法的实际应用 | 第28-34页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·Airfoil Self-Noise数据集上的应用及分析 | 第28-30页 |
| ·Yacht Hydrodynamics数据集上的应用及分析 | 第30-31页 |
| ·Wine Quality数据集上的应用及分析 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 4 前馈神经网络的混合训练算法的离群鲁棒回归问题 | 第34-44页 |
| ·引言 | 第34-35页 |
| ·理论模型及求解 | 第35-37页 |
| ·实验结果及分析 | 第37-41页 |
| ·函数回归上各算法的性能 | 第38-40页 |
| ·UCI数据集上的应用 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-44页 |
| 5 结论与展望 | 第44-45页 |
| ·研究总结 | 第44页 |
| ·进一步需要开展的工作 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 作者简历 | 第49页 |