BP神经网络及应用研究
| 摘要(中文) | 第1-5页 |
| 摘要(英文) | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 注释表 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·人工神经网络研究的历史 | 第9-12页 |
| ·人工神经网络研究的内容、目的、意义及研究方向 | 第12-15页 |
| ·人工神经网络的应用 | 第15-19页 |
| 第二章 神经网络模型 | 第19-27页 |
| ·生物神经元模型 | 第19-20页 |
| ·神经元模型 | 第20-21页 |
| ·神经网络模型 | 第21-23页 |
| ·几种典型神经网络结构 | 第23-24页 |
| ·神经网络的仿真 | 第24-25页 |
| ·神经网络的学习与训练 | 第25-26页 |
| ·人工神经网络的特性 | 第26-27页 |
| 第三章 BP神经网络原理 | 第27-32页 |
| ·BP神经网络结构 | 第27-28页 |
| ·BP算法原理 | 第28-30页 |
| ·BP算法收敛性 | 第30-32页 |
| 第四章 BP网络存在的问题及改进 | 第32-46页 |
| ·BP算法的存在的问题 | 第32页 |
| ·BP算法 | 第32-34页 |
| ·BP算法的启发式改进 | 第34-35页 |
| ·BP算法的数值优化 | 第35-37页 |
| ·提高收敛速度的其它方法 | 第37-39页 |
| ·BP网络隐节点数的确定 | 第39页 |
| ·克服局部极小的方法 | 第39-43页 |
| ·提高泛化能力的方法 | 第43-44页 |
| ·BP算法的改进 | 第44-46页 |
| 第五章 BP网络在城市环境质量评价中的应用 | 第46-62页 |
| ·BP网络模型的建立 | 第46-52页 |
| ·BP算法的模拟程序 | 第52-60页 |
| ·预测结果 | 第60-61页 |
| ·结论 | 第61-62页 |
| 第六章 结束语 | 第62-63页 |
| ·研究工作总结 | 第62页 |
| ·问题与展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 附录A | 第70-76页 |
| 附录B | 第76-78页 |
| 附录C | 第78-79页 |
| 附录D | 第79-80页 |
