非线性可控ART及其应用
| 第一章 绪论 | 第1-10页 |
| 1．1 非线性科学概况 | 第6页 |
| 1．2 人工神经网络基本理论 | 第6-8页 |
| 1．3 ANN与AI的相互结合 | 第8页 |
| 1．4 本文的主要工作 | 第8-10页 |
| 第二章 自适应共振理论ART模型 | 第10-20页 |
| 2．1 有导师学习与无导师学习 | 第11-12页 |
| 2．2 ART的基本结构与工作原理 | 第12-15页 |
| 2．3 ART的学习算法及分析 | 第15-18页 |
| 2．4 关于ART的相似度测量标准的讨论 | 第18-20页 |
| 第三章 具有非线性控制系统的ART | 第20-28页 |
| 3．1 多义感知现象与哈肯的理论 | 第20-22页 |
| 3．2 用ART来仿真多义感知现象 | 第22-23页 |
| 3．3 具有逻辑斯谛映射子系统的ART | 第23-25页 |
| 3．4 在计算机上的系统仿真结果及分析 | 第25-26页 |
| 3．5 控制注意参数的其他方法 | 第26-28页 |
| 第四章 ART网络的级联与嵌套 | 第28-40页 |
| 4．1 无导师学习的两大类别 | 第28-29页 |
| 4．2 用ART作为门网络的混合专家系统 | 第29-32页 |
| 4．3 ART的级联与嵌套 | 第32-38页 |
| 4．4 ART在专家系统中的应用的讨论 | 第38-40页 |
| 第五章 ART应用中的特征编码法 | 第40-50页 |
| 5．1 ART输入矢量特征编码 | 第40-42页 |
| 5．2 特征编码在英文字母识别中的应用 | 第42-46页 |
| 5．3 特征编码在海域水质数据分析中的应用 | 第46-48页 |
| 5．4 讨论 | 第48-50页 |
| 第六章 结束语 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 附录Ⅰ ART1网络算法的计算机实现源代码 | 第55-62页 |
| 附录Ⅱ 逻辑斯谛映射算法源代码 | 第62-64页 |
| 硕士研究生阶段发表的论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
