| 摘 要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪 论 | 第9-15页 |
| ·课题研究的意义 | 第9-10页 |
| ·脉象信号的分析 | 第10-11页 |
| ·神经网络的发展及国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·本论文的研究工作 | 第14-15页 |
| 2 神经网络的基本概念和基础理论 | 第15-25页 |
| ·生物神经元简介 | 第15页 |
| ·人工神经元模型和网络结构 | 第15-22页 |
| ·单输入神经元 | 第15-16页 |
| ·传输函数 | 第16-18页 |
| ·多输入神经元 | 第18-19页 |
| ·网络结构 | 第19-22页 |
| ·感知机 | 第22页 |
| ·神经网络的分类 | 第22-23页 |
| ·神经网络的学习规则 | 第23-25页 |
| 3 反向传播算法及其改进算法 | 第25-38页 |
| ·BP网络极其算法 | 第26-31页 |
| ·性能函数 | 第26-27页 |
| ·偏导数的链法则 | 第27-28页 |
| ·灵敏度的反向传播 | 第28-30页 |
| ·BP算法总结 | 第30页 |
| ·BP网络中所用的传输函数 | 第30-31页 |
| ·BP算法的改进 | 第31-38页 |
| ·BP算法的启发式改进 | 第32-33页 |
| ·Levenberg-Marquardt BP算法 | 第33-38页 |
| 4 应用BP网络分析脉象信号 | 第38-50页 |
| ·脉搏信号 | 第38-39页 |
| ·脉搏、脉象与脉象图 | 第38页 |
| ·分析吸毒者脉象信号的意义 | 第38-39页 |
| ·脉象信号的采集与脉波的选取 | 第39-40页 |
| ·脉象信号的采集 | 第39页 |
| ·脉波的选取 | 第39-40页 |
| ·应用BP算法分析脉象信号 | 第40-48页 |
| ·用基本BP算法分析脉象信号 | 第40-45页 |
| ·用Levenberg-Marquardt BP算法分析脉象信号 | 第45-48页 |
| ·应用BP算法分析脉象信号的流程图 | 第48页 |
| ·结论 | 第48-50页 |
| 5 自组织网络及其对脉象信号的分析 | 第50-65页 |
| ·竞争网络 | 第50-55页 |
| ·Hamming网络 | 第50-52页 |
| ·竞争层网络 | 第52-55页 |
| ·学习向量量化网络 | 第55-57页 |
| ·利用自组织网络分析脉象信号 | 第57-65页 |
| ·用竞争层网络分析脉象信号 | 第57-58页 |
| ·用学习矢量量化网络分析脉象信号 | 第58-63页 |
| ·软件编制 | 第63页 |
| ·结论 | 第63-65页 |
| 6 结 论 | 第65-66页 |
| 致 谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |