复变权函数神经网络灵敏度研究及其应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·课题的研究背景与现状 | 第8-9页 |
| ·课题研究的意义 | 第9-10页 |
| ·本文的主要内容和工作成果 | 第10页 |
| ·本文的组织结构 | 第10-11页 |
| 第二章 神经网络灵敏度及复变函数论方法 | 第11-23页 |
| ·人工神经网络模型 | 第11-14页 |
| ·生物神经元与人工神经元模型 | 第11-12页 |
| ·人工神经网络模型分类 | 第12-14页 |
| ·典型的神经网络算法 | 第14-16页 |
| ·BP 算法 | 第14-15页 |
| ·RBF 算法 | 第15-16页 |
| ·神经网络灵敏度 | 第16-19页 |
| ·神经网络灵敏度分析方法 | 第16-18页 |
| ·神经网络灵敏度应用 | 第18-19页 |
| ·复变函数论及逼近方法 | 第19-21页 |
| ·复变函数论 | 第19-20页 |
| ·复平面多项式逼近 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 复变权函数神经网络灵敏度研究 | 第23-52页 |
| ·复变权函数神经网络结构 | 第23-25页 |
| ·权函数神经网络构造 | 第23-24页 |
| ·复变权函数神经网络结构 | 第24-25页 |
| ·复变权函数神经网络算法 | 第25-29页 |
| ·复插值多项式与插值基点 | 第25-27页 |
| ·复Lagrange 插值权函数 | 第27-29页 |
| ·复变权函数神经网络灵敏度计算 | 第29-45页 |
| ·灵敏度定义 | 第29-31页 |
| ·复变权函数神经网络的模型误差 | 第31-37页 |
| ·复变权函数神经网络的逼近噪音误差 | 第37-42页 |
| ·复变权函数神经网络灵敏度的确定 | 第42-45页 |
| ·数值仿真实验 | 第45-51页 |
| ·实验环境 | 第45页 |
| ·实验过程与结论分析 | 第45-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 复变权函数神经网络灵敏度的应用 | 第52-64页 |
| ·认知无线电基础 | 第52-56页 |
| ·认知无线电的提出 | 第52-53页 |
| ·认知无线电的基本特征 | 第53-54页 |
| ·认知无线电的关键技术 | 第54-56页 |
| ·应用复变权函数神经网络灵敏度设计频谱成形器 | 第56-59页 |
| ·频谱成形器设计的理论模型 | 第56-57页 |
| ·频谱成形器的实现 | 第57-59页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第59-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-65页 |
| ·总结 | 第64页 |
| ·展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读硕士研究生期间发表的论文 | 第69页 |
