| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·神经网络模式识别 | 第11-15页 |
| ·神经网络模式识别的方法及特点 | 第11-13页 |
| ·神经网络模式识别的发展及国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·RBF神经网络模式识别国内外研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文主要研究内容及结构 | 第15-17页 |
| 2 RBF神经网络及其学习算法 | 第17-23页 |
| ·RBF神经网络 | 第17-19页 |
| ·RBF神经网络结构 | 第17-18页 |
| ·RBF神经网络与多层感知器的比较 | 第18-19页 |
| ·RBF神经网络学习算法 | 第19-22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| 3 MPIRAN学习算法及其在模式分类问题上的应用 | 第23-37页 |
| ·MPIRAN学习算法 | 第23-27页 |
| ·RAN网络 | 第23-24页 |
| ·FPE剪枝策略 | 第24-25页 |
| ·MPIRAN学习算法流程 | 第25-27页 |
| ·MPIRAN学习算法在二维异或问题上的应用 | 第27-29页 |
| ·二维异或问题 | 第27-28页 |
| ·仿真结果 | 第28-29页 |
| ·MPIRAN学习算法在建筑材料成分分类问题上的应用 | 第29-35页 |
| ·建筑材料成分分类问题 | 第29-32页 |
| ·仿真结果 | 第32-33页 |
| ·仿真结果分析 | 第33-35页 |
| ·小结 | 第35-37页 |
| 4 MRIRAN学习算法及其在模式分类问题上的应用 | 第37-46页 |
| ·MRIRAN学习算法 | 第37-40页 |
| ·RBFLN网络 | 第37-38页 |
| ·MRIRAN学习算法流程 | 第38-40页 |
| ·MRIRAN学习算法在二维异或问题上的应用 | 第40-41页 |
| ·仿真结果 | 第40-41页 |
| ·MRIRAN学习算法在建筑材料成分分类问题上的应用 | 第41-45页 |
| ·仿真结果 | 第41-43页 |
| ·仿真结果分析 | 第43-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 结论 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 课题资助情况 | 第51页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第53页 |
