| 1 绪论 | 第1-24页 |
| ·贝叶斯动态模型理论的发展简述 | 第21-22页 |
| ·主要内容 | 第22-24页 |
| 2 非线性贝叶斯动态模型及其模拟处理 | 第24-32页 |
| ·非线性贝叶斯动态模型 | 第24-25页 |
| ·模拟方法简介 | 第25-32页 |
| 3 神经网络在非线性贝叶斯动态模型中的应用 | 第32-47页 |
| ·神经网络的概况 | 第32-35页 |
| ·观测方程为非线性的贝叶斯动态模型的人工网络处理 | 第35-38页 |
| ·状态方程为非线性的贝叶斯动态模型的人工网络处理 | 第38-42页 |
| ·整体学习法在非线性动态模型中的应用 | 第42-47页 |
| 4 非线性贝叶斯动态模型的组合预测 | 第47-52页 |
| 5 非线性非高斯状态空间的估计问题 | 第52-56页 |
| ·含参数的动态模型 | 第52-53页 |
| ·模型的后验众数的估计 | 第53-56页 |
| 6 模型选择问题 | 第56-64页 |
| ·神经网络的选择 | 第56-59页 |
| ·贝叶斯因子在模型选择中的应用 | 第59-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |