基于粗集理论的神经网络研究与应用
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基于粗集理论的神经网络研究与应用
论文目录
前言
第13-14 页
第一章 人工神经网络综述
第14-17 页
1.1 人工神经网络简介
第14 页
1.2 人工神经网络的特点
第14-15 页
1.3 人工神经网络的学习方法
第15-16 页
1.4 神经网络研究的主要方向
第16-17 页
第二章 粗集理论
第17-21 页
2.1 粗集理论概念
第17 页
2.2 粗集理论的基本思想
第17-20 页
2.2.1 知识在粗集理论中的含义
第17-19 页
2.2.2 粗集中的上近似集和下近似集
第19-20 页
2.3 粗集理论的应用
第20-21 页
第三章 基于粗集理论的学习样本筛选
第21-27 页
3.1 概述
第21 页
3.2 知识的表达
第21-23 页
3.2.1 数据表知识表达系统
第21-22 页
3.2.2 属性值的离散归一化
第22 页
3.2.3 实例
第22-23 页
3.3 知识化简
第23-27 页
3.3.1 知识的简化
第23 页
3.3.2 知识的相对简化
第23-24 页
3.3.3 简化步骤
第24 页
3.3.4 算例
第24-27 页
第四章 粗神经网络模型
第27-34 页
4.1 人工神经网络的各种模型
第27 页
4.2 多层前向神经网络模型
第27-28 页
4.3 粗集理论与人工神经网络的结合
第28-29 页
4.4 粗神经网络模型
第29-34 页
4.4.1 粗糙型神经网络
第29-31 页
4.4.2 建立粗糙神经网络模型
第31 页
4.4.3 算例
第31-33 页
4.4.4 结果分析
第33-34 页
第五章 粗神经网络的学习和优化
第34-42 页
5.1 神经网络的学习算法
第34-35 页
5.2 粗神经网络的基本学习算法—BP算法
第35-36 页
5.2.1 误差逆传播算法简介
第35 页
5.2.2 BP 算法的求解步骤
第35-36 页
5.2.3 BP算法的特点
第36 页
5.3 遗传算法
第36-37 页
5.3.1 遗传算法简介
第36 页
5.3.2 遗传算法的基本思想
第36-37 页
5.3.3 遗传算法的特点
第37 页
5.4 遗传—BP算法
第37-40 页
5.4.1 概述
第37-38 页
5.4.2 基于遗传算法的神经网络权值学习
第38-39 页
5.4.3 遗传-BP结合算法
第39-40 页
5.5 神经网络的拓扑结构
第40 页
5.6 优化拓扑结构的方法
第40-42 页
第六章 粗神经网络泛化能力研究
第42-44 页
6.1 神经网络的泛化能力
第42 页
6.2 影响神经网络泛化能力的因素
第42 页
6.3 粗神经网络的泛化方法
第42-44 页
6.3.1 学习样本筛选
第42-43 页
6.3.2 优化拓扑结构
第43 页
6.3.3 添加随机噪声
第43 页
6.3.4 应用先验知识
第43 页
6.3.5 控制训练时间
第43-44 页
第七章 粗神经网络在沉积微相识别中的应用
第44-56 页
7.1 系统概述
第44-45 页
7.1.1 应用背景
第44-45 页
7.1.2 沉积微相的划分和特征
第45 页
7.2 系统设计
第45-49 页
7.3 测井资料预处理
第49-52 页
7.3.1 测井曲线分层
第49-50 页
7.3.2 插值处理和标准化
第50-51 页
7.3.3 粗集处理
第51-52 页
7.4 粗神经网络训练和识别
第52-56 页
7.4.1 粗神经网络系统
第52-53 页
7.4.2 学习算法
第53-54 页
7.4.3 微相识别结果分析
第54-56 页
结论
第56-57 页
致谢
第57-58 页
参考文献
第58-60 页
附录 读研期间发表的论文
第60页
本篇论文共
60
页,
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。
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