第一类正交（张量）权函数神经网络的算法复杂度研究及其应用



第一类正交（张量）权函数神经网络的算法复杂度研究及其应用

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第一类正交（张量）权函数神经网络的算法复杂度研究及其应用

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第一章绪论	第8-12页
· 课题的研究背景与意义	第8-9页
· 本课题的研究内容与成果	第9-10页
· 本文的主要内容与组织结构	第10-11页
· 本文的研究与创新工作	第11页
· 本文的研究工作	第11页
· 本文的创新工作	第11页
· 本章小结	第11-12页
第二章相关背景知识介绍	第12-23页
· 神经网络简介	第12-17页
· 生物神经元模型	第12-13页
· 人工神经元模型	第13-14页
· 神经网络拓扑结构	第14-15页
· 神经网络学习规则	第15-16页
· 传统神经网络简介	第16-17页
· 权函数神经网络简介	第17-20页
· 权函数神经网络的拓扑结构	第17页
· 第一类权函数神经网络的理论概念	第17-20页
· 算法复杂度研究	第20-22页
· 算法的时间复杂度概念	第20-22页
· 算法的空间复杂度概念	第22页
· 本章小结	第22-23页
第三章第一类正交权函数神经网络复杂度分析	第23-39页
· 第一类正交权函数神经网络概念介绍	第23-28页
· 第一类正交权函数神经网络一般性结构	第23-24页
· 第一类正交权函数神经网络学习算法	第24-25页
· 正交函数族及其性质	第25-28页
· 第一类正交权函数的求解	第28-30页
· 最小二乘拟合	第28-29页
· 第一类正交权函数的求解	第29-30页
· 第一类正交权函数神经网络算法时间复杂度	第30-34页
· 第一类正交权函数神经网络算法复杂度仿真实验	第34-38页
· 实验环境介绍	第34页
· 实验步骤与结果	第34-38页
· 本章小结	第38-39页
第四章第一类正交（张量）权函数神经网络	第39-48页
· 奇异样本问题	第39-40页
· 张量概念及坐标变换	第40-43页
· 张量基本概念	第40-41页
· 坐标系基本概念	第41-42页
· 张量坐标变换	第42-43页
· 第一类正交（张量）权函数神经网络训练样本变换	第43-45页
· 奇异样本张量转换实验	第45-47页
· 实验环境介绍	第45页
· 实验步骤与结果	第45-47页
· 本章小结	第47-48页
第五章第一类正交权函数神经网络在人脸识别中的应用	第48-60页
· 人脸识别研究背景	第48-50页
· 人脸识别背景介绍	第48-49页
· 人脸识别技术的优势与挑战	第49-50页
· 人脸识别技术简介	第50-55页
· 人脸图像识别技术过程	第50-51页
· 人脸图像预处理方法	第51-54页
· 人脸图像特征提取	第54-55页
· 第一类正交权函数神经网络人脸识别分类器	第55-56页
· 人脸识别仿真实验	第56-59页
· 第一类正交权函数人脸识别应用实验	第56-57页
· 实验结果与分析	第57-59页
· 本章小结	第59-60页
第六章总结与展望	第60-62页
· 本文工作总结	第60页
· 本文工作展望	第60-62页
参考文献	第62-65页
附录 1 程序清单	第65-66页
附录 2 攻读硕士学位期间撰写的论文	第66-67页
致谢	第67页

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