| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第一章 引言 | 第11-15页 |
| ·最小主元分析和最大主元分析 | 第11-12页 |
| ·MCA神经网络学习算法的收敛性研究 | 第12-13页 |
| ·本文的主要研究 | 第13-15页 |
| 第二章 MCA神经网络学习算法的收敛性分析 | 第15-41页 |
| ·MCA神经网络学习算法概述 | 第15-19页 |
| ·Feng's MCA学习算法的收敛性分析 | 第19-30页 |
| ·不变集 | 第21-22页 |
| ·收敛性分析 | 第22-29页 |
| ·仿真结果 | 第29-30页 |
| ·OJAn MCA学习算法的收敛性分析 | 第30-41页 |
| ·收敛性分析 | 第30-38页 |
| ·仿真结果 | 第38-41页 |
| 第三章 MCA神经网络的应用与性能分析 | 第41-61页 |
| ·MCA神经网络的应用 | 第41-49页 |
| ·MCA神经网络在提取噪声子空间中的应用 | 第41-43页 |
| ·MCA神经网络在多重信号分类(MUSIC)中的应用 | 第43-45页 |
| ·MCA神经网络在曲线/曲面拟合中的应用 | 第45-49页 |
| ·影响MCA学习算法收敛速度的因素 | 第49-57页 |
| ·几个典型的MCA学习算法收敛速度的比较 | 第57-61页 |
| 第四章 MCA神经网络学习算法的改进 | 第61-77页 |
| ·具有可变学习速度的MCA EXIN学习算法 | 第61-66页 |
| ·MCA EXIN学习算法的发散问题及其改进 | 第61-62页 |
| ·具有可变学习速度的MCA EXIN学习算法的收敛性分析 | 第62-64页 |
| ·仿真结果 | 第64-66页 |
| ·归一化的Oja's MCA学习算法 | 第66-77页 |
| ·归一化的Oja's MCA学习算法的描述 | 第66-68页 |
| ·归一化的Oja's MCA学习算法的动力学分析 | 第68-74页 |
| ·仿真结果 | 第74-77页 |
| 第五章 关于一些特殊MCA神经网络学习算法的研究 | 第77-103页 |
| ·GMCA学习算法 | 第77-86页 |
| ·GMCA学习算法的描述 | 第77-78页 |
| ·GMCA学习算法的收敛性分析 | 第78-85页 |
| ·仿真结果 | 第85-86页 |
| ·串行MCA学习算法 | 第86-103页 |
| ·关于串行MCA学习算法的一些讨论 | 第87-90页 |
| ·串行MCA学习算法的描述 | 第90-91页 |
| ·OJAm MCA学习算法的动力学分析 | 第91-98页 |
| ·串行MCA学习算法的收敛性分析 | 第98-100页 |
| ·仿真结果 | 第100-103页 |
| 第六章 结论 | 第103-105页 |
| 致谢 | 第105-107页 |
| 参考文献 | 第107-115页 |
| 攻博期间取得的研究成果 | 第115页 |