| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 粒子群优化算法的国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 本文的主要工作和内容安排 | 第15-17页 |
| 2 人工神经网络和卷积神经网络 | 第17-31页 |
| 2.1 人工神经网络 | 第17-20页 |
| 2.2 卷积神经网络概述 | 第20-22页 |
| 2.3 卷积神经网络的结构 | 第22-25页 |
| 2.4 卷积神经网络的训练 | 第25-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 层次协同粒子群优化算法 | 第31-48页 |
| 3.1 粒子群优化算法 | 第31-34页 |
| 3.2 协同粒子群优化算法 | 第34-41页 |
| 3.3 层次协同粒子群优化算法 | 第41-43页 |
| 3.4 实验设计与结果分析 | 第43-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 4 协同粒子群算法优化卷积神经网络 | 第48-62页 |
| 4.1 现有训练方法概述 | 第48-49页 |
| 4.2 协同粒子群算法训练卷积神经网络的可行性分析 | 第49-52页 |
| 4.3 协同粒子群算法训练卷积神经网络 | 第52-54页 |
| 4.4 实验与结果分析 | 第54-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 5 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 全文总结 | 第62-63页 |
| 5.2 课题展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 附录 攻读学位期间取得的成果 | 第70页 |