高阶双并联神经网络批处理梯度算法收敛性

摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
1 绪论	第8-24页
·人工神经网络概论	第8-18页
·神经网络发展概况	第8-10页
·神经网络模型	第10-13页
·神经网络的学习	第13-16页
·神经网络的特性及应用	第16-17页
·神经网络发展前景	第17-18页
·高阶神经网络	第18-22页
·High-Order神经网络	第19-20页
·Sigma-Pi神经网络	第20-21页
·Pi-Sigma神经网络	第21-22页
·双并联神经网络	第22-23页
·本文的主要工作	第23-24页
2 高阶双并联神经网络	第24-34页
·引言	第24-25页
·HODPNN模型及算法描述	第25-27页
·HODPNN模型	第25页
·算法描述	第25-27页
·收敛性证明	第27-34页
·预备条件	第27页
·主要结论	第27-28页
·重要引理	第28-29页
·定理证明	第29-34页
3 数值试验	第34-42页
·收敛性实例验证及程序步骤	第34-36页
·几种网络逼近效果比较	第36-42页
·与Pi-Sigma神经网络比较	第37-39页
·与双并联神经网络比较	第39-40页
·试验比较分析	第40-42页
结论	第42-44页
参考文献	第44-48页
附录A HODPNN函数逼近Matlab程序实现	第48-52页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况	第52-54页
致谢	第54-55页