| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-17页 |
| 符号说明 | 第17-19页 |
| 第1章 绪论 | 第19-37页 |
| ·委员会机器的产生背景 | 第19-22页 |
| ·人工神经网络的产生和发展 | 第19-20页 |
| ·委员会机器的产生 | 第20-22页 |
| ·委员会机器国内外研究现状 | 第22-28页 |
| ·相关概念 | 第22-24页 |
| ·委员会机器的优势和条件 | 第24页 |
| ·委员会机器的结构 | 第24-28页 |
| ·专家混成系统与模块化模糊神经网络(MFNN) | 第28-33页 |
| ·Modular模糊神经网络的网络结构 | 第29-30页 |
| ·Modular模糊神经网络的门网络训练 | 第30-33页 |
| ·Modular模糊神经网络的专家网络训练 | 第33页 |
| ·内容及组织结构 | 第33-37页 |
| ·委员会机器模型存在的若干问题 | 第33-35页 |
| ·研究目标及组织结构 | 第35-37页 |
| 第2章 基于门网络的改进技术 | 第37-77页 |
| ·C均值目标函数 | 第37-38页 |
| ·含影响力因子的硬聚类算法(HCMef) | 第38-62页 |
| ·HCM算法回顾 | 第38-40页 |
| ·HCMef算法 | 第40-52页 |
| ·自适应HCMef算法(AHCMef)和两阶段聚类策略 | 第52-58页 |
| ·AHCMef算法实验 | 第58-62页 |
| ·含影响力因子的模糊聚类算法(FCMef) | 第62-74页 |
| ·FCM算法回顾 | 第62-63页 |
| ·FCMef算法 | 第63-69页 |
| ·AFCMef算法和两阶段聚类策略 | 第69页 |
| ·AFCMef算法实验 | 第69-74页 |
| ·小结 | 第74-77页 |
| 第3章 基于专家网络的改进技术 | 第77-111页 |
| ·含单层专家网络的委员会机器模型 | 第77-93页 |
| ·线性神经元 | 第77-80页 |
| ·线性委员会机器 | 第80-84页 |
| ·S形神经元 | 第84-89页 |
| ·S形委员会机器 | 第89-93页 |
| ·含多层专家网络的委员会机器模型 | 第93-110页 |
| ·BP网络概况 | 第93-95页 |
| ·BP网络结构 | 第95-97页 |
| ·BP训练算法回顾 | 第97-106页 |
| ·BP网络应用于委员会机器 | 第106-109页 |
| ·增加专家数量与提高单个专家能力 | 第109-110页 |
| ·小结 | 第110-111页 |
| 第4章 神经网络训练策略 | 第111-131页 |
| ·训练策略相关因素 | 第111-125页 |
| ·训练过程 | 第111-112页 |
| ·结束训练条件 | 第112-114页 |
| ·权值更新条件 | 第114-115页 |
| ·增量训练与批量训练 | 第115-118页 |
| ·学习率调整技术 | 第118-125页 |
| ·消极和积极训练策略 | 第125-128页 |
| ·小结 | 第128-131页 |
| 第5章 实验数据模拟 | 第131-149页 |
| ·实际数据介绍 | 第131-133页 |
| ·DS_RAINFALL数据集 | 第131页 |
| ·DS_TYPHOON数据集 | 第131页 |
| ·DS_VIRUS数据集 | 第131-133页 |
| ·数据模拟结果 | 第133-149页 |
| ·线性委员会机器对DS_RAINFALL数据集的比较分析 | 第133-137页 |
| ·线性委员会机器对DS_RAINFALL数据集的参数建模 | 第137-140页 |
| ·BP委员会机器对DS_RAINFALL数据集的测试 | 第140-141页 |
| ·线性委员会机器对DS_TYPHOON数据集的测试 | 第141-143页 |
| ·委员会机器对DS_VIRUS数据集的测试 | 第143-149页 |
| 第6章 结论及展望 | 第149-153页 |
| ·本文小结及主要创新点 | 第149-150页 |
| ·本文局限不足和今后研究方向 | 第150-153页 |
| 致谢 | 第153-155页 |
| 参考文献 | 第155-163页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第163-165页 |
| 附录A 完整数据 | 第165-171页 |
| A.1 Sine曲线(DS_SINE) | 第165-166页 |
| A.2 非线性方程数据 | 第166-168页 |
| A.2.1 Takagi-Sugeno连续数据(DS_TS_C) | 第166-167页 |
| A.2.2 Takagi-Sugeno离散数据(DS_TS_D) | 第167-168页 |
| A.3 Zimm数据(DS_ZIMM) | 第168-169页 |
| A.4 两类相同规模点集(DS_C2E) | 第169页 |
| A.5 两类不同规模点集(DS_C2UE) | 第169-170页 |
| A.6 多类不同规模点集(DS_CNUE) | 第170-171页 |
