模糊神经网络用于目标识别的研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-22页 |
| ·水下目标识别发展状况 | 第11-12页 |
| ·水下目标识别进展及研究方向 | 第12-14页 |
| ·特征提取 | 第14-17页 |
| ·模糊神经网络分类器 | 第17-20页 |
| ·本论文研究工作内容 | 第20-22页 |
| 第2章 模糊神经网络 | 第22-42页 |
| ·模糊系统与人工神经网络 | 第22页 |
| ·模糊系统 | 第22-28页 |
| ·模糊逻辑 | 第23-27页 |
| ·模糊系统描述 | 第27-28页 |
| ·人工神经网络 | 第28-33页 |
| ·人工神经元的基本模型 | 第28-30页 |
| ·常用两种的人工神经网络(BP和SOFM网络) | 第30-33页 |
| ·神经网络与模糊推理系统的比较 | 第33-36页 |
| ·性能比较 | 第33-34页 |
| ·神经网络和模糊系统的缺陷 | 第34-36页 |
| ·模糊神经网络 | 第36-41页 |
| ·模糊神经元 | 第36-39页 |
| ·FNN的系统结构 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第3章 基于模糊聚类网络的分类器设计 | 第42-50页 |
| ·模糊聚类网络 | 第42-45页 |
| ·Kohonen神经网络 | 第42-43页 |
| ·模糊自组织特征映射模型 | 第43-45页 |
| ·分类器设计 | 第45-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 基于自适应模糊神经网络的分类器设计 | 第50-64页 |
| ·自适应模糊神经网络 | 第50-55页 |
| ·ANFIS的网络结构 | 第50-52页 |
| ·ANFIS的系统描述 | 第52-54页 |
| ·ANFIS的误差反向传播学习算法 | 第54-55页 |
| ·分类器设计 | 第55-63页 |
| ·从数据信息中产生模糊规则 | 第55-59页 |
| ·ANFIS分类器的实验研究 | 第59-61页 |
| ·参数化的隶属度函数 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 数据处理及软件开发 | 第64-70页 |
| ·软件开发 | 第64-67页 |
| ·数据处理 | 第67-69页 |
| ·实验数据处理 | 第67-68页 |
| ·识别结果分析 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
