| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| ·数值积分研究现状与进展 | 第8页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第8-9页 |
| ·论文研究重点和难点 | 第9页 |
| ·论文的创新点 | 第9页 |
| ·论文的安排结构 | 第9-11页 |
| 2 人工神经网络 | 第11-23页 |
| ·人工神经网络的发展过程 | 第11-13页 |
| ·人工神经网络基本概念和特征 | 第13-17页 |
| ·人工神经元简介 | 第13-15页 |
| ·人工神经元数学模型 | 第15页 |
| ·人工神经网络的基本特征 | 第15-16页 |
| ·人工神经网络的学习规则 | 第16-17页 |
| ·人工神经网络的基本原理 | 第17-22页 |
| ·BP 算法的数学描述 | 第18-20页 |
| ·常用的激活函数 | 第20-21页 |
| ·隐含层数和层内结点(神经元)的选择 | 第21-22页 |
| ·神经计算 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 基于神经网络的定积分的计算方法研究 | 第23-32页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·预备知识 | 第23-24页 |
| ·基于神经网络定积分计算模型 | 第24-25页 |
| ·算法收敛性分析 | 第25-26页 |
| ·基于神经网络的定积分学习算法 | 第26-27页 |
| ·算法实现 | 第27页 |
| ·仿真实验 | 第27-30页 |
| ·实验结果分析 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 4 基于神经网络的二重积分计算方法研究 | 第32-52页 |
| ·基于神经网络的矩形区域二重积分研究 | 第32-42页 |
| ·预备知识 | 第32-33页 |
| ·基于神经网络的矩形区域二重积分计算模型 | 第33-36页 |
| ·算法收敛性分析 | 第36-38页 |
| ·基于神经网络的矩形区域二重积分学习算法 | 第38-39页 |
| ·算法实现 | 第39页 |
| ·仿真实验 | 第39-41页 |
| ·实验结果分析 | 第41-42页 |
| ·基于神经网络的x－型区域或y －型区域二重积分研究 | 第42-51页 |
| ·预备知识 | 第42页 |
| ·基于神经网络的x－型或y －型二重积分的计算模型 | 第42-45页 |
| ·算法收敛性分析 | 第45-46页 |
| ·基于神经网络的x－型或y －型二重积分的学习算法 | 第46-47页 |
| ·算法实现 | 第47页 |
| ·仿真实验 | 第47-50页 |
| ·实验结果分析 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 5 工作与展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 附录 | 第56-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读硕士期间参与的科研项目 | 第68-69页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第69页 |
