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二进前向网络的分类超平面理论

内容提要第1-6页
英文摘要第6-13页
第一章 绪 论第13-33页
 1.1 前向网络的研究概况第13-14页
 1.2 二进前向网络的研究现状第14-18页
  1.2.1 网络的分类能力第15-17页
  1.2.2 网络的分类行为与稳建性能第17-18页
  1.2.3 网络的训练第18页
 1.3 本文有关的约定、名词和术语第18-21页
  1.3.1 前向网络与二进前向网络第19页
  1.3.2 前向网络用于分类与分类超平面第19-20页
  1.3.3 二进前向网络与单位超立方体顶点着色、Boole函数第20-21页
  1.3.4 二进前向网络的性能指标第21页
 1.4 本文的意义和创新之处第21-27页
  1.4.1 研究的意义第21-22页
  1.4.2 基本问题和难点第22-23页
  1.4.3 本文的基本方法和创新之处第23-27页
 1.5 本文的内容安排第27-29页
 参考文献第29-33页
第二章 二进前向网络的最稳健设计第33-46页
 2.1 引言第33-34页
 2.2 基本逻辑的稳健神经网络设计第34-37页
  2.2.1 逻辑与运算的稳健神经网络设计第34-35页
  2.2.2 逻辑或运算的稳健神经网络设计第35-36页
  2.2.3 逻辑非运算的稳健神经网络设计第36-37页
 2.3 网络结构与稳健性能第37-41页
  2.3.1 单隐层稳健网络设计及其稳健性能分析第38-39页
  2.3.2 实现Boole函数的最稳健网络设计第39-41页
 2.4 仿真实验与结果第41-44页
 参考文献第44-46页
第三章 稳健分类与稳健分类超平面(一阶稳健可分问题研究)第46-58页
 3.1 引言第46-48页
 3.2 分类复杂度和稳健分类复杂度第48-51页
 3.3 稳健分类超平面第51-53页
 3.4 稳健分类超平面的辅阈值区域特性第53-56页
 参考文献第56-58页
第四章 两个稳健分类超平面的反向距(2阶稳健可分问题研究)第58-68页
 4.1 引言第58-59页
 4.2 两个分类超平面的反向距第59-60页
 4.3 对偶原理第60-61页
 4.4 反向距与二阶稳健可分的关系第61-64页
 4.5 两个稳健分类超平面的辅阈值约束特性第64-65页
 4.6 稳健分类超平面系的基本模式第65-66页
 参考文献第66-68页
第五章 隐空间分类超平面的构造(k阶可分问题研究)第68-79页
 5.1 引言第68-69页
 5.2 分类超平面的反转对隐空间分类超平面的影响第69-70页
 5.3 模式对调对隐空间分类超平面的影响第70页
 5.4 隐空间稳健分类超平面的构造第70-74页
 5.5 基于稳健二进前向网络的逻辑规则提取第74-76页
 参考文献第76-79页
第六章 稳健分类超平面对的退化和稳健退化第79-101页
 6.1 引言第79-80页
 6.2 讨论退化条件的准备第80-83页
  6.2.1 退化的可能形式第81-82页
  6.2.2 红色顶点集之间的关系第82页
  6.2.3 使可能退化为的分类超平面的红色顶点集最小的条件第82-83页
 6.3 两个稳健分类超平面的退化第83-91页
  6.3.1 退化的形式第83-87页
  6.3.2 退化的充分条件第87-89页
  6.3.3 不可退化的必要条件第89-91页
 6.4 两个稳健分类超平面的稳健退化第91-99页
  6.4.1 稳健退化后的形式第91-95页
  6.4.2 稳健退化的充要条件第95-99页
 参考文献第99-101页
第七章 稳健分类超平面系的构造第101-120页
 7.1 引言第101-102页
 7.2 稳健分类超平面的余地第102-104页
 7.3 稳健分类超平面的构造条件第104-107页
 7.4 稳健分类超平面的构造规则第107-112页
 7.5 满足构造条件的稳健分类超平面的计数第112-114页
 7.6 满足构造条件的稳健分类超平面系举例第114-117页
 参考文献第117-120页
第八章 (稳健)分类超平面系的(稳健)平行退化第120-134页
 8.1 (稳健)平行退化的引入第120-121页
 8.2 相邻4个稳健分类超平面的(稳健)平行退化第121-126页
 8.3 任意相邻4个稳健分类超平面都不可(稳健)平行退化稳健分类超平面系的构造第126-128页
 8.4 (稳健)分类超平面系的(稳健)平行退化第128-132页
 参考文献第132-134页
第九章 Boole函数平行分类/稳健平行分类复杂度的最小上界第134-151页
 9.1 引言第134页
 9.2 插入稳健分类超平面/分类超平面的可能性第134-141页
  9.2.1 稳健分类超平面的插入第135-136页
  9.2.2 反向距概念的拓展第136-137页
  9.2.3 分类超平面的插入第137-141页
 9.3 Boole函数稳健平行分类/平行分类复杂度的最小上界第141-146页
 参考文献第146-151页
第十章 分类超平面系的一般模式及其(稳健)可分性第151-168页
 10.1 引言第151页
 10.2 分类超平面系的一般模式第151-152页
 10.3 分类超平面系的可分性第152-160页
  10.3.1 处于模式一的分类超平面系的可分性第152-156页
  10.3.2 处于模式二的分类超平面系的可分性第156-159页
  10.3.3 几种典型分类超平面系的可分性第159-160页
 10.4 平行模式分类超平面系退化为其它模式举例第160-161页
 参考文献第161-168页
第十一章 Boole函数分类复杂度的最小上界第168-186页
 11.1 引言第168-169页
 11.2 一组收一扩过程对分类超平面系数和辅阈值的影响第169-172页
 11.3 2n—3个稳健分类超平面所对应的Boole函数的分类复杂度第172-175页
 11.4 (稳健)分类复杂度最大的Boole函数的构造第175-178页
 11.5 (稳健)分类复杂度最大的Boole函数的计数第178-179页
 参考文献第179-186页
第十二章 关于二进前向网络隐节点数的实验研究第186-197页
 12.1 引言第186-187页
 12.2 基于BP训练方法的实验与结果第187-189页
 12.3 基于其它训练算法的实验结果第189-191页
 12.4 讨论第191-192页
 参考文献第192-197页
第十三章 结论与进一步研究的方向第197-203页
 13.1 全文结论第197-199页
 13.2 进一步研究的方向第199-201页
 参考文献第201-203页
附录A 稳健线性可分Boole函数的一些计数性质第203-207页
 A.1 稳健分类超平面方程的几种变形第203-204页
 A.2 稳健线性可分的一些计数性质第204-205页
 A.3 稳健线性可分Boole函数的计数第205-206页
 参考文献第206-207页
附录B 稳健二进前向网络的遗传训练方法第207-215页
 B.1 引 言第207页
 B.2 稳健分类超平面方程的进一步改进第207-209页
 B.3 遗传编码与操作第209-211页
  B.3.1 编码结构与操作第209-210页
  B.3.2 优化指标第210页
  B.3.3 适应度函数设计第210-211页
  B.3.4 变异操作第211页
 B.4 实验研究与结果第211-212页
 参考文献第212-215页
附录C 基于分类超平面理论的Hopfield网络的关联分析第215-225页
 C.1 引言第215-216页
 C.2 关联网络及其性质第216-217页
  C.2.1 关联网络第216-217页
  C.2.2 关联网络的性质第217页
 C.3 关联网络状态转移之间的关系第217-219页
 C.4 关联网络的吸引子(环)之间的关系第219-221页
 C.5 仿真实验与结果第221-224页
 参考文献第224-225页
致谢第225-226页
作者在攻读博士学位期间撰写和发表的研究论文第226-227页

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