神经网络集成算法设计及分析—硕士毕业论文下载



神经网络集成算法设计及分析

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神经网络集成算法设计及分析

论文目录
中文摘要	第1-7页
英文摘要	第7-12页
第一章绪论	第12-18页
· 引言	第12页
· 神经网络	第12-16页
· 概述	第12-13页
· 神经网络的发展	第13页
· 神经网络研究内容	第13-14页
· 神经网络集成及其应用	第14-16页
· 本文各章内容安排	第16-18页
第二章神经网络构建及特性分析	第18-37页
· 引言	第18页
· 生物神经元功能模型	第18-19页
· M-P 模型	第19-20页
· 感知机模型	第20-21页
· Hopfield 模型	第21-22页
· BP 模型及其学习算法	第22-36页
· 网络结构	第23-24页
· 学习算法	第24-32页
· BP算法的改进	第32-36页
· 本章小结	第36-37页
第三章基于模糊技术的神经网络集成	第37-54页
· 引言	第37页
· 神经网络集成	第37-38页
· 实现方法	第38-45页
· 结论合成方法	第39页
· 个体生成方法	第39-45页
· 基于模糊聚类的神经网络集成	第45-48页
· 模糊C-均值算法	第45-47页
· 个体神经网络生成	第47页
· 个体神经网络训练	第47-48页
· 个体神经网络输出结论结合	第48页
· 实验	第48-50页
· 基于模糊C-均值的加权神经网络集成	第50-52页
· 个体神经网络生成	第50页
· 基于模糊 C-均值的加权神经网络集成方法	第50-51页
· 实验	第51页
· 实验结果	第51-52页
· 本章小结	第52-54页
第四章基于聚类选择的神经网络集成	第54-61页
· 引言	第54-55页
· 基于聚类的选择性神经网络集成	第55-57页
· 特征空间划分	第55-56页
· 算法原理	第56-57页
· 实验	第57-59页
· 实验数据	第58页
· “过产生”神经网络	第58-59页
· 实验结果	第59页
· 本章小结	第59-61页
第五章基于差异性度量的选择性神经网络集成	第61-68页
· 引言	第61页
· 基于差异性度量的选择性神经网络集成实现方法	第61-64页
· κ估计方法	第61-62页
· 算法原理	第62-64页
· 神经网络集成的输出	第64页
· 实验	第64-66页
· 本章小结	第66-68页
第六章结束语	第68-70页
参考文献	第70-76页
致谢	第76-77页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第77 页

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