| 第一章 绪 论 | 第1-14页 |
| 1．1 神经网络的发展及现状 | 第6-10页 |
| 1．2 神经网络学习理论的发展及现状 | 第10-12页 |
| 1．3 研究工作概要和论文章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 前向神经网络的学习方法 | 第14-22页 |
| 2．1 BP算法 | 第14-15页 |
| 2．2 前向网络的改进算法 | 第15-22页 |
| 第三章 前向网络的定性分析 | 第22-29页 |
| 3．1 引言 | 第22页 |
| 3．2 神经网络的定性推理分析 | 第22-27页 |
| 3．3 定性推理在神经网络中的应用 | 第27-29页 |
| 第四章 二值神经网络的定性学习算法 | 第29-37页 |
| 4．1 引言 | 第29页 |
| 4．2 定性学习算法 | 第29-32页 |
| 4．3 仿真及结果分析 | 第32-37页 |
| 第五章 研究展望 | 第37-41页 |
| 5．1 引言 | 第37页 |
| 5．2 多输出二值网络的定性学习分析 | 第37-39页 |
| 5．3 实数网络的定性学习分析 | 第39页 |
| 5．4 结束语 | 第39-41页 |
| 致 谢 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-44页 |