基于神经网络的数据统计研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-6页 |
| 1 绪论 | 第6-9页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第6-7页 |
| ·数据统计的研究现状 | 第7-8页 |
| ·本文研究内容及论文组织安排 | 第8-9页 |
| 2 人工神经网络概述 | 第9-26页 |
| ·神经网络的基本知识 | 第9-12页 |
| ·神经网络的基本特征 | 第9-10页 |
| ·神经网络模型 | 第10页 |
| ·神经网络的特点和优越性 | 第10-11页 |
| ·神经网络的原理与结构 | 第11-12页 |
| ·BP神经网络模型 | 第12-18页 |
| ·BP神经网络模型结构 | 第13-15页 |
| ·误差反向传播学习算法 | 第15-18页 |
| ·BP神经网络算法的改进 | 第18-25页 |
| ·BP神经网络的改进途径 | 第19-21页 |
| ·BP神经网络的改进算法 | 第21-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 BP神经网络设计和数据统计建模过程 | 第26-33页 |
| ·数据统计建模过程 | 第26-29页 |
| ·数据统计建模一般步骤 | 第26-27页 |
| ·基于神经网络的数据统计建模 | 第27-29页 |
| ·数据统计实现过程 | 第29-32页 |
| ·对原始数据收集 | 第30页 |
| ·数据预处理和数据分割 | 第30-31页 |
| ·数据特征提取和选择 | 第31页 |
| ·分类器设计和分类决策 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 4 神经网络数据统计在客流量的应用 | 第33-47页 |
| ·客流量统计的重要性 | 第33-34页 |
| ·传统客流的计数方法 | 第34页 |
| ·人工计数 | 第34页 |
| ·进票量计数 | 第34页 |
| ·基于神经网络的客流统计设计 | 第34-40页 |
| ·人体的识别方法 | 第34-35页 |
| ·红外光电检测系统工作原理 | 第35-38页 |
| ·客流量统计系统的BP网络数据处理 | 第38-40页 |
| ·客流量统计系统的BP网络设计 | 第40-42页 |
| ·客流量统计系统实验分析 | 第42-46页 |
| ·单一模式识别率的验证测试 | 第42-43页 |
| ·一段时间内连续的客流综合识别率的验证测试 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 5 总结与展望 | 第47-49页 |
| ·本文工作总结 | 第47页 |
| ·展望 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第52页 |
