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基于脉冲神经网络鲁棒性研究与应用

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基于脉冲神经网络鲁棒性研究与应用
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-10页
第一章 绪论第10-20页
  1.1 神经网络的产生与发展第10-11页
  1.2 神经网络的特点第11-12页
  1.3 脉冲神经网络概述第12-18页
    1.3.1 脉冲神经网络发展第12-16页
    1.3.2 脉冲神经网络鲁棒性研究现状第16-18页
  1.4 本论文的主要内容与结构安排第18-20页
第二章 脉冲神经网络分析第20-30页
  2.1 脉冲神经网络生物原理第20-21页
  2.2 脉冲神经元模型第21-24页
    2.2.1 LIF模型第22-23页
    2.2.2 SRM模型第23-24页
  2.3 脉冲神经网络学习算法第24-29页
    2.3.1 ReSuMe学习算法第25-26页
    2.3.2 PBSNLR学习算法第26-27页
    2.3.3 DL-ReSuMe学习算法第27-29页
  2.4 本章小结第29-30页
第三章 线性动态阈值与EDL-ReSuMe第30-41页
  3.1 线性动态阈值第30-34页
    3.1.1 (?)t_d时间线性动态阈值第31-32页
    3.1.2 (?)_d时间线性动态阈值第32-34页
  3.2 基于线性动态阈值的L-ReSuMe学习算法第34-35页
  3.3 基于时延的EDL-ReSuMe学习算法第35-39页
  3.4 LEDL-ReSuMe学习算法第39-40页
  3.5 本章小结第40-41页
第四章L-ReSuMe、EDL-ReSuMe和LEDL-ReSuMe性能分析第41-57页
  4.1 L-ReSuMe脉冲序列学习第41-42页
  4.2 EDL-ReSuMe的脉冲序列学习第42-44页
  4.3 LEDL-ReSuMe的脉冲序列学习第44-48页
  4.4 LEDL-ReSuMe的抗噪性第48-53页
    4.4.1 干扰膜电压的鲁棒性第48-50页
    4.4.2 输入脉冲扰动的鲁棒性第50-53页
  4.5 抗噪性分析与讨论第53-56页
    4.5.1 抗噪普适性第53-54页
    4.5.2 抗噪性、准确性及速率的关系第54-56页
  4.6 本章小结第56-57页
第五章 LEDL-ReSuMe的实际应用第57-67页
  5.1 XOR问题第57-59页
  5.2 光学字符识别第59-61页
  5.3 图像识别第61-65页
  5.4 本章小结第65-67页
第六章 总结与展望第67-69页
  6.1 总结第67-68页
  6.2 展望第68-69页
致谢第69-70页
参考文献第70-75页

本篇论文共75页,点击这进入下载页面
 
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