Madaline网络学习算法改进

第一章 引言	第1-12页
·论文的选题背景	第9-10页
·研究的意义与动机	第9-10页
·研究的主要内容	第10页
·论文的组织结构	第10-12页
第二章 Madeline网络结构和MRII算法	第12-29页
·Adaline结构和分类机制	第12-16页
·Adaline结构	第12-14页
·Adaline的线性不可分问题	第14-16页
·Madeline网络结构	第16-18页
·MRII算法	第18-29页
·神经网络学习算法	第18-21页
·二进前向网络算法研究现状	第21-23页
·MRII算法的由来及其基本思想	第23-29页
第三章 MRII算法改进及各参数间关系	第29-42页
·MRII算法存在的不足	第29页
·算法改进的方法和意义	第29-31页
·改进后的学习算法	第31页
·算法各参数的相互关系	第31-42页
·学习速率	第31-36页
·信任度	第36-38页
·结点翻转迭代次数	第38-39页
·样本循环次数	第39-40页
·训练合格率	第40-42页
第四章 算法实现与实验验证	第42-51页
·学习算法实现	第42-44页
·几个重要的数据结构	第42-43页
·主程序构架	第43-44页
·学习子程序构架	第44页
·算法分析与比较	第44-51页
·网络结构与收敛速度	第45-46页
·XOR问题两种算法比较	第46-47页
·另一个线性不可分实例比较	第47-48页
·The MONK's problems	第48-51页
第五章 总结与展望	第51-53页
·本文的总结	第51页
·进一步的工作	第51-53页
参考文献	第53-55页
致谢	第55-56页
附录	第56-83页