| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·人工神经网络发展简史 | 第10-13页 |
| ·用神经网络求解优化问题的研究状况 | 第13-15页 |
| ·论文的主要工作 | 第15-16页 |
| 第2章 基本理论 | 第16-28页 |
| ·优化理论基础 | 第16-20页 |
| ·优化问题 | 第16页 |
| ·线性规划 | 第16-18页 |
| ·凸优化 | 第18-19页 |
| ·二次规划 | 第19-20页 |
| ·最优化条件 | 第20-24页 |
| ·Fritz John 条件 | 第20-21页 |
| ·KKT 条件 | 第21-22页 |
| ·鞍点 | 第22-23页 |
| ·对偶理论 | 第23-24页 |
| ·相关定义和引理 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 求解区间二次规划问题的投影神经网络及其稳定性分析 | 第28-40页 |
| ·二次规划问题 | 第28-29页 |
| ·优化问题的转化及模型的建立 | 第29-33页 |
| ·平衡点的存在性和唯一性 | 第33-35页 |
| ·平衡点的全局指数稳定性 | 第35-36页 |
| ·数值算例 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 求解支持向量机分类问题的投影神经网络及其稳定性分析 | 第40-60页 |
| ·支持向量机概念 | 第41-47页 |
| ·线性可分情形 | 第41-43页 |
| ·非线性可分情形 | 第43-46页 |
| ·分离曲面 | 第46-47页 |
| ·问题的转化及模型的建立 | 第47-52页 |
| ·收敛性分析 | 第52-58页 |
| ·数值算例 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 作者简介 | 第68页 |