| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-6页 |
| 第一章、绪论 | 第6-12页 |
| 一、引言 | 第6-7页 |
| 二、神经网络的发展与现状 | 第7-8页 |
| 三、输入空间自优化准则 | 第8-10页 |
| 四、基于谱估计的特征提取 | 第10-11页 |
| 五、论文的主要工作及论文安排 | 第11-12页 |
| 第二章、神经网络的一般理论 | 第12-22页 |
| 一、基本理论 | 第12-13页 |
| 二、神经网络的基本结构和学习方法 | 第13-15页 |
| 三、BP 网络的介绍 | 第15-22页 |
| 第三章、输入空间自优化神经网络的探索 | 第22-28页 |
| 一、输入空间优化的概念 | 第22页 |
| 二、输入空间自优化的思想和算法 | 第22-27页 |
| 三、输入空间自优化神经网络与传统神经网络的不同之处 | 第27-28页 |
| 第四章、输入空间自优化神经网络在车型分类中的应用 | 第28-34页 |
| 一、目标特征向量的选取 | 第28-30页 |
| 二、显著性差异的计算 | 第30-31页 |
| 三、输入空间自优化神经网络的优化结果 | 第31-33页 |
| 四、实验结论分析 | 第33-34页 |
| 第五章、结束语 | 第34-35页 |
| 参考文献 | 第35-37页 |
| 致谢 | 第37页 |