| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第6-13页 |
| 1.1 前馈神经网络 | 第6-8页 |
| 1.2 容错神经网络研究现状 | 第8-11页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第11页 |
| 1.4 本文安排 | 第11-13页 |
| 第二章 预备知识 | 第13-17页 |
| 2.1 梯度下降法(最速下降法) | 第13-14页 |
| 2.2 Clarke梯度的概念和非光滑最优化结论 | 第14-17页 |
| 第三章 带Group Lasso惩罚项的容错神经网络容错学习算法收敛性分析 | 第17-43页 |
| 3.1 MWNI-GL和AWNI-GL算法 | 第17-27页 |
| 3.1.1 不带噪音的BPNN-GL算法 | 第17-18页 |
| 3.1.2 MWNI-GL算法 | 第18-24页 |
| 3.1.3 AWNI-GL算法 | 第24-25页 |
| 3.1.4 SMWNI-GL算法 | 第25-26页 |
| 3.1.5 SAWNI-GL算法 | 第26-27页 |
| 3.2 SMWNI-GL和SAWNI-GL算法的收敛性分析 | 第27-43页 |
| 第四章 展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 致谢 | 第48页 |