| 摘要 | 第8-9页 |
| 英文摘要 | 第9-10页 |
| 1 引言 | 第11-19页 |
| 1.1 研究的目的与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 BP神经网络的国内外研究动态 | 第12-16页 |
| 1.2.1 国外研究动态 | 第12-15页 |
| 1.2.2 国内研究动态 | 第15-16页 |
| 1.3 研究的主要内容、方法和技术路线 | 第16-19页 |
| 1.3.1 研究的主要内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 研究的主要方法 | 第17页 |
| 1.3.3 研究的技术路线 | 第17-19页 |
| 2 BP神经网络 | 第19-42页 |
| 2.1 神经网络的基础 | 第19-22页 |
| 2.2 BP神经网络的原理 | 第22-28页 |
| 2.2.1 BP算法的基本思想 | 第22页 |
| 2.2.2 BP神经网络的结构 | 第22-24页 |
| 2.2.3 BP学习算法描述 | 第24-28页 |
| 2.3 BP神经网络的性能分析 | 第28-35页 |
| 2.3.1 BP神经网络的优良性能 | 第28-29页 |
| 2.3.2 BP神经网络的主要缺陷 | 第29页 |
| 2.3.3 BP神经网络存在缺陷的原因分析 | 第29-35页 |
| 2.4 BP神经网络的建模与参数选取 | 第35-40页 |
| 2.4.1 网络结构的确定 | 第35-36页 |
| 2.4.2 数据归一化 | 第36-37页 |
| 2.4.3 激活函数的选取 | 第37-39页 |
| 2.4.4 性能函数的选取 | 第39-40页 |
| 2.4.5 训练方式的选取 | 第40页 |
| 2.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 3 整体变步长与个体变步长算法的实现 | 第42-60页 |
| 3.1 整体变步长算法 | 第42-53页 |
| 3.1.1 整体变步长算法提出的依据 | 第42-43页 |
| 3.1.2 网络结构和网络参数的选取 | 第43页 |
| 3.1.3 批处理方式的整体变步长算法推导 | 第43-47页 |
| 3.1.4 整体变步长算法的步长调整 | 第47-49页 |
| 3.1.5 整体变步长算法的程序流程图及步骤说明 | 第49-53页 |
| 3.2 个体变步长算法 | 第53-59页 |
| 3.2.1 坐标轮换式搜索的个体变步长算法的步长调整 | 第53-55页 |
| 3.2.2 坐标轮换式搜索的个体变步长算法的程序流程图及计算步骤 | 第55-56页 |
| 3.2.3 弹性搜索的个体变步长算法的步长调整 | 第56-57页 |
| 3.2.4 弹性搜索的个体变步长算法的流程图及计算步骤 | 第57-59页 |
| 3.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 4 整体变步长与个体变步长算法的仿真实验 | 第60-90页 |
| 4.1 测试算法受初始点的影响以及收敛速度 | 第60-79页 |
| 4.1.1 不同初始点的时间序列仿真实验 | 第60-69页 |
| 4.1.2 不同初始点的非时间序列仿真实验 | 第69-79页 |
| 4.2 测试算法受初始学习步长的影响 | 第79-89页 |
| 4.2.1 不同初始学习步长的时间序列仿真实验 | 第79-84页 |
| 4.2.2 不同初始学习步长的非时间序列仿真实验 | 第84-89页 |
| 4.3 本章小结 | 第89-90页 |
| 5 结论 | 第90-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-95页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第95页 |
