| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 主要研究内容与论文组织结构 | 第11-13页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.3.2 论文组织结构 | 第12-13页 |
| 1.4 本章小结 | 第13-14页 |
| 第2章 相关知识 | 第14-18页 |
| 2.1 自组织映射神经网络 | 第14-16页 |
| 2.1.1 网络结构 | 第14-15页 |
| 2.1.2 学习算法 | 第15-16页 |
| 2.2 神经气网络 | 第16-17页 |
| 2.3 相关熵 | 第17页 |
| 2.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 第3章 基于相关熵的自组织映射神经网络 | 第18-24页 |
| 3.1 基于相关熵的自组织映射神经网络(CSOM) | 第18-20页 |
| 3.2 收敛性证明 | 第20页 |
| 3.3 CSOM的学习算法 | 第20页 |
| 3.4 实验结果 | 第20-23页 |
| 3.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第4章 改进鲁棒的神经气网络 | 第24-29页 |
| 4.1 改进鲁棒的神经气网络 | 第24-25页 |
| 4.2 MENG的学习算法 | 第25-26页 |
| 4.3 实验结果 | 第26-28页 |
| 4.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第5章 总结与展望 | 第29-31页 |
| 5.1 全文总结 | 第29页 |
| 5.2 工作展望 | 第29-31页 |
| 参考文献 | 第31-34页 |
| 致谢 | 第34-35页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 | 第35页 |