基于粒子群算法的LeNet-5卷积神经网络优化研究

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基于粒子群算法的LeNet-5卷积神经网络优化研究

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基于粒子群算法的LeNet-5卷积神经网络优化研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
1 绪论	第10-17页
1.1 研究背景与意义	第10-11页
1.2 国内外研究概况	第11-14页
1.3 论文的主要研究内容与章节安排	第14-17页
2 深度卷积神经网络	第17-32页
2.1 卷积神经网络的起源	第17页
2.2 卷积神经网络的结构	第17-22页
2.3 卷积神经网络的训练	第22-26页
2.4 卷积神经网络的实现	第26-31页
2.5 本章小结	第31-32页
3 卷积神经网络的粒子群算法优化	第32-55页
3.1 卷积神经网络BP训练算法的缺点	第32-33页
3.2 粒子群算法介绍	第33-39页
3.3 卷积神经网络参数的编解码	第39-44页
3.4 粒子群算法参数的确定	第44-47页
3.5 粒子群算法优化卷积神经网络	第47-49页
3.6 失败分析与改进算法	第49-54页
3.7 本章小结	第54-55页
4 实验分析	第55-70页
4.1 实验环境	第55-57页
4.2 粒子群算法参数实验	第57-62页
4.3 粒子群算法优化卷积神经网络	第62-65页
4.4 不同规模样本集对比分析	第65-68页
4.5 自采集样本分析	第68-69页
4.6 本章小结	第69-70页
5 总结与展望	第70-73页
5.1 全文总结	第70-71页
5.2 课题展望	第71-73页
致谢	第73-74页
参考文献	第74-79页
附录攻读学位期间取得的成果	第79页

本篇论文共79页，点击这进入下载页面。

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