| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第8-10页 |
| 1 研究的背景意义 | 第8页 |
| 2 研究现状 | 第8-9页 |
| 3 本文所研究的主要内容及结构 | 第9-10页 |
| 第二章 SIGMA-PI-SIGMA神经网络的带动量项梯度算法的收敛性 | 第10-18页 |
| 1 问题背景 | 第10页 |
| 2 方法概述 | 第10-12页 |
| 3 收敛性定理 | 第12-15页 |
| 4 数值实验 | 第15-18页 |
| 第三章 探究用动量项加速新的广义SOR迭代法 | 第18-30页 |
| 1 问题概述 | 第18-22页 |
| 2 NGSORM半收敛性分析 | 第22-26页 |
| 3 数值实验 | 第26-30页 |
| 第四章 利用动量项加速求解广义逆的新的迭代方法 | 第30-40页 |
| 1 方法概述 | 第30-33页 |
| 2 半收敛性分析和最优参数 | 第33-36页 |
| 3 数值实验 | 第36-40页 |
| 第五章 小结与展望 | 第40-42页 |
| 参考文献 | 第42-46页 |
| 致谢 | 第46-48页 |
| 攻读学位期间发表学术论文与科研项目 | 第48页 |