| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景 | 第10-12页 |
| ·研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文的主要工作 | 第14-16页 |
| ·论文的研究内容 | 第14页 |
| ·论文的研究方法 | 第14-15页 |
| ·论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 Flash Movies 的内容结构分析 | 第16-26页 |
| ·Flash Movies 简介 | 第16-17页 |
| ·Flash Movies 的文件结构 | 第17-23页 |
| ·Flash Movies 的存储结构 | 第17-22页 |
| ·Flash Movies 的运行原理 | 第22-23页 |
| ·Flash Movies 的内容组成结构 | 第23-25页 |
| ·Flash Movies 的场景结构 | 第23-24页 |
| ·Flash Movies 的视觉特征 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于内容的 Flash Movies 分类算法 | 第26-49页 |
| ·神经网络的基本原理 | 第26-37页 |
| ·生物神经元结构 | 第26-27页 |
| ·人工神经元模型 | 第27-31页 |
| ·网络结构 | 第31-33页 |
| ·神经网络的学习 | 第33-37页 |
| ·BP 神经网络 | 第37-43页 |
| ·BP 神经网络的网络结构 | 第37-39页 |
| ·反向传播算法（BP 算法） | 第39-42页 |
| ·BP 算法的流程 | 第42-43页 |
| ·BP 神经网络的性能分析 | 第43-45页 |
| ·BP 神经网络的特征 | 第43-44页 |
| ·BP 神经网络的能力 | 第44-45页 |
| ·BP 神经网络算法的局限性及改进策略 | 第45-48页 |
| ·BP 神经网络的局限性 | 第45-46页 |
| ·BP 神经网络的改进策略 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于内容的 Flash Movies 分类系统的设计与实现 | 第49-63页 |
| ·系统结构设计 | 第49-50页 |
| ·训练样本的选择和处理 | 第50-53页 |
| ·样本数量的确定 | 第50-51页 |
| ·样本特征项的选择 | 第51-53页 |
| ·数据的处理 | 第53页 |
| ·网络参数的设计 | 第53-56页 |
| ·初始权值的选择 | 第53-55页 |
| ·学习速率的选择 | 第55-56页 |
| ·动量因子的选择 | 第56页 |
| ·网络结构的设计 | 第56-58页 |
| ·网络层数的确定 | 第56-57页 |
| ·网络节点数的确定 | 第57-58页 |
| ·网络训练及测试 | 第58-60页 |
| ·实验结果及分析 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·论文的主要工作总结 | 第63页 |
| ·下一步的工作 | 第63-65页 |
| 注释 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第69页 |