一种改进的人工神经网络模型
| 学位论文数据集 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| ·ANN发展的历史及现状 | 第14-16页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第16-17页 |
| ·本文的贡献及内容组织 | 第17-20页 |
| ·本文的贡献 | 第17-18页 |
| ·本文组织 | 第18-20页 |
| 第二章 SOM和ART1网络工作原理 | 第20-30页 |
| ·SOM网络 | 第20-24页 |
| ·SOM网络的结构描述 | 第21页 |
| ·SOM网络的工作原理 | 第21-24页 |
| ·SOM网络的优缺点 | 第24页 |
| ·ART1网络 | 第24-29页 |
| ·ART1网络的结构描述 | 第25-27页 |
| ·ART1网络的工作原理 | 第27-28页 |
| ·ART1网络的优缺点 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 SOM和ART1算法验证及分析 | 第30-42页 |
| ·SOM算法的实验仿真 | 第30-34页 |
| ·SOM算法实现 | 第30-31页 |
| ·实验仿真 | 第31-34页 |
| ·结果分析 | 第34页 |
| ·ART1算法的实验仿真 | 第34-38页 |
| ·ART1算法实现 | 第34-36页 |
| ·实验仿真 | 第36-37页 |
| ·结果分析 | 第37-38页 |
| ·ART1改进算法 | 第38-40页 |
| ·改进策略 | 第38-39页 |
| ·实验仿真 | 第39页 |
| ·结果分析 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 模式神经元网络模型的设计与实现 | 第42-54页 |
| ·PNBANN网络的思想 | 第42-44页 |
| ·PNN网络的理论模型 | 第44-48页 |
| ·PNN网络基本结构 | 第44-45页 |
| ·PNN网络工作原理 | 第45-46页 |
| ·PNN与SOM、ART1网络的区别 | 第46-47页 |
| ·PNN网络的特点 | 第47-48页 |
| ·PNN网络算法实验仿真 | 第48-53页 |
| ·PNN网络算法实现 | 第48-50页 |
| ·实验仿真 | 第50-51页 |
| ·结果分析 | 第51页 |
| ·PNN、SOM、ART1实验对比分析 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 模式神经元网络的改进算法 | 第54-68页 |
| ·记忆-遗忘曲线及其原理 | 第54-55页 |
| ·改进后的PNN网络 | 第55-59页 |
| ·改进后的PNN网络的结构图 | 第55-57页 |
| ·改进后的PNN网络的基本原理 | 第57-58页 |
| ·PNN网络的改进之处 | 第58-59页 |
| ·改进后的PNN网络算法实验仿真 | 第59-65页 |
| ·改进后的PNN网络算法实现 | 第59-61页 |
| ·实验仿真 | 第61-64页 |
| ·结果分析 | 第64-65页 |
| ·PNN网络的优化效果 | 第65页 |
| ·本章小结 | 第65-68页 |
| 第六章 总结及展望 | 第68-70页 |
| ·总结 | 第68页 |
| ·展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第74-76页 |
| 作者及导师简介 | 第76-77页 |
| 北京化工大学硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 | 第77-78页 |
