基于神经网路的信息处理研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·选题背景和意义 | 第9-10页 |
| ·本文创新及内容安排 | 第10-12页 |
| 第二章 神经网络 | 第12-23页 |
| ·神经网络的发展 | 第12-14页 |
| ·国外发展状况 | 第12-13页 |
| ·国内发展状况 | 第13-14页 |
| ·神经网络的基本概念 | 第14-20页 |
| ·人工神经元模型 | 第14-16页 |
| ·神经网络结构 | 第16-17页 |
| ·神经网络的学习 | 第17-20页 |
| ·神经网络的应用 | 第20-22页 |
| ·综合评判 | 第21页 |
| ·模式识别 | 第21页 |
| ·自动控制 | 第21-22页 |
| ·其它方面 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于神经网络的综合评判 | 第23-33页 |
| ·综合评判简介 | 第23-24页 |
| ·神经网络用于综合评判 | 第24-32页 |
| ·权重调整算法 | 第25-27页 |
| ·隶属度的调整算法 | 第27页 |
| ·应用实例分析 | 第27-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于BP神经网络的手写数字识别 | 第33-65页 |
| ·手写数字识别处理技术 | 第33-47页 |
| ·数字图像预处理 | 第34-42页 |
| ·数字特征提取 | 第42-47页 |
| ·BP神经网络 | 第47-54页 |
| ·BP神经网络模型 | 第47-48页 |
| ·BP神经网络的学习算法 | 第48-54页 |
| ·基于改进学习速率的手写数字识别 | 第54-59页 |
| ·学习速率的改进 | 第54-57页 |
| ·基于改进学习速率的BP网络设计 | 第57-58页 |
| ·训练及测试结果 | 第58-59页 |
| ·基于改进激励函数的手写数字识别 | 第59-64页 |
| ·激励函数的改进 | 第59-61页 |
| ·基于改进激励函数的BP网络设计 | 第61-62页 |
| ·训练及测试结果 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参加的科研工作 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
