基于改进AGP算法的神经网络结构优化研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-15页 |
| ·剪枝方法的研究现状 | 第11-13页 |
| ·构造方法的研究现状 | 第13-14页 |
| ·混合算法方法的研究现状 | 第14-15页 |
| ·论文主要研究内容 | 第15页 |
| ·文章内容安排 | 第15-17页 |
| 第二章 神经网络基础理论概述 | 第17-23页 |
| ·神经网络的概念 | 第17页 |
| ·神经网络发展历程 | 第17-18页 |
| ·神经网络的特点 | 第18-19页 |
| ·神经网络结构 | 第19-21页 |
| ·神经网络学习过程与规则简介 | 第21页 |
| ·学习过程 | 第21页 |
| ·学习规则 | 第21页 |
| ·BP 算法 | 第21-22页 |
| ·神经网络研究内容与应用 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 新型剪枝算法 | 第23-31页 |
| ·新型修剪算法 | 第23-26页 |
| ·算法具体实现步骤 | 第26-28页 |
| ·仿真实验 | 第28-30页 |
| ·结论 | 第30-31页 |
| 第四章 新型增长算法 | 第31-36页 |
| ·新型增长算法 | 第31-32页 |
| ·算法具体实现步骤 | 第32-33页 |
| ·实验仿真 | 第33-35页 |
| ·结论 | 第35-36页 |
| 第五章 改进 AGP 算法 | 第36-47页 |
| ·自适应增长算法 | 第36页 |
| ·改进自适应增长修剪算法 | 第36-37页 |
| ·算法具体实现步骤 | 第37-38页 |
| ·仿真实验 | 第38-46页 |
| ·对非线性函数的逼近 | 第38-40页 |
| ·对交通运输能力应用 | 第40-43页 |
| ·对国内旅游经济预测的应用 | 第43-46页 |
| ·结论 | 第46-47页 |
| 第六章 结论和展望 | 第47-49页 |
| ·总结 | 第47页 |
| ·研究展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 附录 A 本文作者攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第53页 |
| 附录 B 本文作者攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
