| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-26页 |
| ·什么是“人工神经网络” | 第14页 |
| ·人工神经网络发展史 | 第14-16页 |
| ·人工神经网络的发展展望 | 第16-18页 |
| ·有重要影响的神经网络 | 第18-20页 |
| ·径向基神经元网络 | 第20-26页 |
| ·径向基神经元网络简介 | 第20-22页 |
| ·径向基神经元网络一般训练算法 | 第22-23页 |
| ·径向基神经元网络特性分析 | 第23页 |
| ·径向基神经元网络与多层感知器的不同 | 第23-26页 |
| 第二章 用于RBFN训练的常见算法 | 第26-34页 |
| ·对于中心的训练方法 | 第26-30页 |
| ·随机选取固定中心 | 第26-27页 |
| ·中心的自组织选择 | 第27-28页 |
| ·中心的监督选择 | 第28-30页 |
| ·最小均方算法 | 第30-34页 |
| ·算法实施 | 第30-31页 |
| ·LMS算法的收敛性考虑 | 第31-34页 |
| 第三章 Kalman滤波算法用于RBFN训练可行性分析 | 第34-44页 |
| ·Kalman滤波算法 | 第34-39页 |
| ·预测方程 | 第35-36页 |
| ·滤波方程 | 第36-37页 |
| ·增益方程 | 第37页 |
| ·滤波误差协方差阵的推导 | 第37-38页 |
| ·Kalman滤波算法总结 | 第38-39页 |
| ·RBFN数学基础 | 第39-41页 |
| ·内插问题 | 第39-40页 |
| ·正则化网络 | 第40-41页 |
| ·可行性分析 | 第41-44页 |
| 第四章 Kalman滤波器算法用于RBFN的训练 | 第44-70页 |
| ·扩展卡尔曼滤波器(EKF)用于RBFN的训练 | 第44-49页 |
| ·EKF数学方法描述 | 第44-46页 |
| ·EKF用于RBFN训练仿真实例 | 第46-49页 |
| ·曲线逼近 | 第46-47页 |
| ·曲面逼近 | 第47-48页 |
| ·分类问题 | 第48-49页 |
| ·双重扩展卡尔曼滤波器(DEKF)用于RBFN的训练 | 第49-51页 |
| ·EKF计算复杂程度分析 | 第49页 |
| ·DEKF具体计算方法 | 第49-51页 |
| ·EKF和DEKF缺点综合分析 | 第51-52页 |
| ·UT变换 | 第52-53页 |
| ·无先导卡尔曼滤波器(UKF)用于RBFN的训练 | 第53-64页 |
| ·UKF算法 | 第53-54页 |
| ·仿真实例 | 第54-64页 |
| ·XOR分类问题 | 第54-57页 |
| ·Iris数据分类问题 | 第57-58页 |
| ·Mackey-Glass模型时间序列预测 | 第58-60页 |
| ·实际工业混沌时间序列预测 | 第60-61页 |
| ·直流永磁电机建模仿真 | 第61-64页 |
| ·UKF以及RBFN重要参数讨论 | 第64-68页 |
| ·常数β | 第64-66页 |
| ·指数参数m | 第66-68页 |
| ·系统协方差矩阵Q和R | 第68页 |
| ·卡尔曼滤波算法训练RBFN总结 | 第68-70页 |
| 第五章 神经网络功能模块开发工作 | 第70-80页 |
| ·该神经网络功能模块的项目背景 | 第70-72页 |
| ·项目总体说明 | 第70页 |
| ·神经网络模块在软件中的功能 | 第70-72页 |
| ·信号处理方面的功能 | 第71页 |
| ·数据压缩 | 第71页 |
| ·作为神经网络控制器 | 第71页 |
| ·系统辨识 | 第71-72页 |
| ·开发语言Java的特点 | 第72-73页 |
| ·主程序流程图 | 第73-74页 |
| ·模块各核心函数功能分布情况 | 第74-76页 |
| ·主程序判断输入信号部分 | 第74页 |
| ·网络初始化部分 | 第74-75页 |
| ·网络设计部分 | 第75-76页 |
| ·结果显示部分 | 第76页 |
| ·模块主要类中的方法说明 | 第76-78页 |
| ·核心数学处理类:array.class | 第76-77页 |
| ·网络构建及训练类:train_rb.class | 第77-78页 |
| ·总结 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 附录 | 第84-102页 |
| 致谢 | 第102-104页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第104-106页 |
| 导师和作者简介 | 第106-107页 |
| 硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 | 第107-108页 |