改进的RBF神经网络及其在字符识别中的应用
| 第一章 绪论 | 第1-9页 |
| 第二章 神经网络概述 | 第9-16页 |
| 2．1 神经网络的定义 | 第9-10页 |
| 2．2 神经网络的应用及发展方向 | 第10-11页 |
| 2．3 神经网络的基本特征和通有性质 | 第11-15页 |
| 2．3．1 神经网络的形式化描述 | 第11-12页 |
| 2．3．2 神经网络的互连结构 | 第12-13页 |
| 2．3．3 神经网络的学习方法 | 第13-15页 |
| 2．4 本章小结 | 第15-16页 |
| 第三章 径向基神经网络 | 第16-33页 |
| 3．1 模式可分性的 Cover定理 | 第16-17页 |
| 3．2 插值问题 | 第17-19页 |
| 3．3 RBF神经网络结构及其学习方法 | 第19-26页 |
| 3．3．1 正则化网络 | 第19-24页 |
| 3．3．2 广义径向基函数网络 | 第24-26页 |
| 3．4 RBF神经网络与多层感知器的比较 | 第26-27页 |
| 3．5 RBF神经网络的学习方法 | 第27-31页 |
| 3．6 本章小结 | 第31-33页 |
| 第四章 基于二值图像的字符识别 | 第33-40页 |
| 4．1 图像识别方法概述 | 第33-36页 |
| 4．2 基于二值图像的字符识别 | 第36-39页 |
| 4．3 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 RBF神经网络及其应用 | 第40-55页 |
| 5．1 对隐层神经元的训练 | 第41-43页 |
| 5．2 对隐层到输出层权值的训练 | 第43-45页 |
| 5．3 改进的 RBF神经网络在字符识别中的应用 | 第45-47页 |
| 5．4 实验结果及讨论 | 第47-53页 |
| 5．5 本章小结 | 第53-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-57页 |
| 本人在读期间发表的论文 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
