神经网络在仿真建模中的应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-6页 |
| 第一章 概述 | 第6-13页 |
| 1．1 计算机仿真方法 | 第7-9页 |
| 1．2 建模方法研究 | 第9-13页 |
| 1．2．1 建模应遵循的方法论原则 | 第9-11页 |
| 1．2．2 神经网络方法建模 | 第11-13页 |
| 第二章 仿真建模的神经网络模型的研究 | 第13-36页 |
| 2．1 反向传播(BP)神经网络模型理论 | 第13-28页 |
| 2．1．1 BP神经网络的引入 | 第13-16页 |
| 2．1．2 BP网络的主要缺陷 | 第16页 |
| 2．1．3 BP网络存在缺陷的原因分析 | 第16-19页 |
| 2．1．4 面向仿真建模的BP算法的改进方法 | 第19-28页 |
| 2．2 神经网络泛化能力的评估模型 | 第28-33页 |
| 2．2．1 评估模型 | 第28页 |
| 2．2．2 概率密度的求取 | 第28-29页 |
| 2．2．3 参数估计 | 第29-33页 |
| 2．3 模糊神经网络的建模方法 | 第33-36页 |
| 2．3．1 FC—平均法的改进 | 第34-35页 |
| 2．3．2 FNN建模研究 | 第35-36页 |
| 第三章 非线性建模及定性仿真技术研究 | 第36-41页 |
| 3．1 非线性建模技术 | 第36-38页 |
| 3．2 定性仿真技术 | 第38-41页 |
| 第四章 仿真中神经网络建模技术研究 | 第41-50页 |
| 4．1 神经网络模型及学习算法 | 第41-43页 |
| 4．2 建模中神经网络模型的改善 | 第43-46页 |
| 4．3 非参数回归神经网络建模方法 | 第46-50页 |
| 4．3．1 多元非参数回归 | 第46-47页 |
| 4．3．2 非参数回归神经网络建模应用实例 | 第47-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
