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稀疏互联联想记忆及其复杂网络实现

摘要第1-9页
ABSTRACT第9-11页
致谢第11-17页
第一章 绪论第17-33页
   ·研究背景第17-18页
   ·国内外研究概况第18-24页
     ·联想记忆神经网络第19-21页
     ·稀疏互联联想记忆神经网络第21-24页
       ·广义稀疏互联联想记忆神经网络第21-22页
       ·复杂网络体系联想记忆神经网络第22-24页
   ·论文的课题来源、研究内容及章节安排第24-28页
     ·论文的课题来源第24页
     ·论文的研究内容第24-26页
     ·论文的章节安排第26-28页
 参考文献第28-33页
第二章 联想记忆与复杂网络第33-57页
   ·引言第33-34页
   ·联想记忆第34-40页
     ·联想记忆的定义与分类第35-36页
     ·联想记忆的工作过程第36页
     ·联想记忆的基本要求与研究重点第36-37页
     ·联想记忆的Hopfield神经网络实现第37-40页
       ·Hopfield联想记忆模型第38页
       ·模型的局限性第38-40页
   ·复杂网络相关研究第40-48页
     ·网络静态统计量的定义第41-43页
     ·复杂网络基本模型第43-48页
       ·Watts-Strogatz 小世界模型第43-45页
       ·Barab(?)si-Albert无标度模型第45-48页
       ·其他复杂网络模型第48页
     ·复杂网络的研究内容第48页
   ·基于复杂网络体系结构的稀疏互联联想记忆实现第48-51页
   ·本章小结第51-52页
 参考文献第52-57页
第三章 稀疏互联联想记忆网络动力学行为刻画第57-71页
   ·引言第57-58页
   ·稀疏互联联想记忆神经网络动力学演化行为解析刻画第58-63页
     ·模型描述第58-59页
     ·能量函数及稳定性证明第59-60页
     ·动力学演化行为的概率统计分析第60-63页
       ·一步联想第60-62页
       ·多步联想第62-63页
   ·实例分析与讨论第63-66页
     ·理论分析与数值仿真的一致性验证第63-64页
     ·网络性能分析第64-66页
   ·网络实现稀疏互联的可行性分析第66-68页
   ·本章小结第68-69页
 参考文献第69-71页
第四章 有限连接代价下的网络最优稀疏互联结构第71-85页
   ·引言第71-73页
   ·Quenched & Annealed Dilution稀疏策略第73-74页
   ·有限连接代价下的网络最优稀疏原则(Annealed Dilution)第74-79页
     ·模型描述第74-75页
     ·信噪比分析第75-77页
     ·最优稀疏互联结构确定第77-79页
   ·实例分析与讨论第79-82页
   ·本章小结第82-83页
 参考文献第83-85页
第五章 一种新的小世界体系联想记忆模型第85-101页
   ·小世界体系联想记忆模型的神经生物学背景第85-86页
   ·捷径随机生成的Watts-Strogatz小世界体系联想记忆模型第86-88页
   ·和谐统一的混合择优思想第88-89页
   ·小世界体系结构自适应联想记忆模型第89-97页
     ·模型生成原则第89-91页
     ·仿真实验与讨论第91-97页
       ·自适应动态捷径生成原则与网络结构最优稀疏原则的一致性验证第92-93页
       ·有效性及鲁棒性分析第93-97页
   ·本章小结第97-98页
 参考文献第98-101页
第六章 结构动态择优的无标度联想记忆模型第101-113页
   ·无标度拓扑结构的联想记忆模型的生物学背景第101-102页
   ·Barab(?)si-Albert无标度网络上的联想记忆实现第102-103页
   ·结构动态择优的无标度联想记忆模型第103-110页
     ·模型生成原则第104-106页
     ·仿真实验与讨论第106-110页
       ·结构动态择优网络的度分布特性第106-107页
       ·有效性及鲁棒性分析第107-110页
   ·本章小结第110-111页
 参考文献第111-113页
第七章 总结与展望第113-117页
   ·论文主要工作第113-114页
   ·研究展望第114-117页
攻读博士学位期间发表论文及参加科研情况第117页

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