多层前向神经网络结构的研究
| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-7页 |
| 前 言 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1．1 系统辨识的重要性 | 第10-11页 |
| 1．2 系统辨识研究历史的回顾及现状 | 第11-13页 |
| 1．3 神经网络理论研究的历史回顾及现状 | 第13-14页 |
| 1．4 神经网络研究的主要方向 | 第14-16页 |
| 第二章 系统辨识基础 | 第16-21页 |
| 2．1 模型与实体 | 第16页 |
| 2．2 辨识的定义 | 第16-17页 |
| 2．3 辨识算法的基本原理 | 第17-18页 |
| 2．4 系统辨识的常用方法 | 第18-19页 |
| 2．5 系统辨识的基本过程 | 第19-21页 |
| 第三章 神经网络基础 | 第21-34页 |
| 3．1 神经网络模型 | 第21-27页 |
| 3．2 神经网络学习算法 | 第27-30页 |
| 3．3 神经网络的特点 | 第30-31页 |
| 3．4 神经网络与自动控制 | 第31-34页 |
| 第四章 非线性系统辨识与神经网络辨识 | 第34-52页 |
| 4．1 控制理论的发展与现状 | 第34-35页 |
| 4．2 非线性系统辨识 | 第35-43页 |
| 4．3 神经网络辨识 | 第43-52页 |
| 第五章 多层前向神经网络的结构研究 | 第52-60页 |
| 5．1 引言 | 第52页 |
| 5．2 问题的提出 | 第52-56页 |
| 5．3 现有的解决方案 | 第56-60页 |
| 第六章 CBP算法及仿真结果 | 第60-70页 |
| 6．1 结构学习方案比较 | 第60-61页 |
| 6．2 CC学习算法及其缺点 | 第61-63页 |
| 6．3 CBP算法的提出 | 第63-65页 |
| 6．4 CC算法及CBP算法性能比较 | 第65-67页 |
| 6．5 仿真结果 | 第67-70页 |
| 结束语 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
