| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 人工神经网络的发展 | 第10-15页 |
| 1.1.1 人工神经网络的历史 | 第10-11页 |
| 1.1.2 人工神经网络结构 | 第11-14页 |
| 1.1.3 人工神经网络的学习方法 | 第14-15页 |
| 1.2 人工神经网络解决最优化问题的研究 | 第15-16页 |
| 1.3 课题研究意义 | 第16-17页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 相关理论知识 | 第18-23页 |
| 2.1 相关基础概念 | 第18-20页 |
| 2.2 相关基本性质与定理 | 第20-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 神经网络解决线性受限李普西斯优化问题的研究 | 第23-35页 |
| 3.1 背景介绍 | 第23页 |
| 3.2 问题介绍 | 第23-24页 |
| 3.3 模型描述 | 第24页 |
| 3.4 主要结果 | 第24-30页 |
| 3.5 实验仿真 | 第30-34页 |
| 3.5.1 实验1简单约束条件 | 第30-31页 |
| 3.5.2 实验2分式约束条件 | 第31-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 神经网络解决非线性李普西斯优化问题的研究 | 第35-47页 |
| 4.1 背景介绍 | 第35-36页 |
| 4.2 问题介绍 | 第36页 |
| 4.3 模型描述 | 第36-37页 |
| 4.4 主要结果 | 第37-42页 |
| 4.5 实验仿真 | 第42-46页 |
| 4.5.1 实验1简单约束条件 | 第42-43页 |
| 4.5.2 实验2多个约束条件 | 第43-45页 |
| 4.5.3 实验3多元问题求解 | 第45-46页 |
| 4.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 主要工作总结 | 第47页 |
| 5.2 下一步工作 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第54页 |