| 1．论文背景 | 第1-10页 |
| 2．带有增强型输出的分等级模块化神经网络 | 第10-15页 |
| 3．输入特征变量的排序算法 | 第15-23页 |
| 3．1 MSEF排序方法 | 第15-21页 |
| 3．1．1 HICL的简化排序问题 | 第15-18页 |
| 3．1．2 计算顺序 | 第18-21页 |
| 3．2 MSEF-FLD排序法 | 第21-23页 |
| 4．实验算法和分析 | 第23-44页 |
| 4．1 实验方案 | 第23-34页 |
| 4．1．1 CBP算法 | 第23-31页 |
| 4．1．2 RPROP算法 | 第31-34页 |
| 4．2 分割问题 | 第34-37页 |
| 4．3 晴雨表问题 | 第37-40页 |
| 4．4 甲状腺问题 | 第40-44页 |
| 5．结论和以后的工作 | 第44-45页 |
| 附录1 BP学习算法 | 第45-48页 |
| 附录2 对于实验中CBP算法的一些设定和停止规则 | 第48-50页 |
| 附录3 Fisher判决方程——对总体样本的划分 | 第50-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 声明 | 第60页 |