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复数值RBF神经网络学习算法的研究
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复数值RBF神经网络学习算法的研究
论文目录
摘要
第1-5页
abstract
第5-9页
第一章 绪论
第9-15页
1.1 课题背景与意义
第9-10页
1.2 复数值RBF神经网络的研究现状
第10-13页
1.2.1 复数值RBF神经网络的学习算法
第11-13页
1.2.2 复数值RBF神经网络的应用
第13页
1.3 主要研究内容与论文结构
第13-15页
第二章 复数值RBF神经网络
第15-24页
2.1 复数值RBF神经网络模型
第15-17页
2.1.1 分裂式复数值RBF神经网络结构
第15-17页
2.1.2 全复数值RBF神经网络结构
第17页
2.2 复数值RBF神经网络的激励函数
第17-20页
2.3 复数值RBF神经网络的学习算法
第20-24页
2.3.1 无监督自组织学习方法
第20-21页
2.3.2 有监督学习方法
第21-24页
第三章 全复数值RBF神经网络算法的改进与应用
第24-37页
3.1 基于距离的RBF神经网络隐层中心初始化算法
第24-26页
3.1.1 算法思想介绍
第24-25页
3.1.2 算法过程描述
第25-26页
3.2 全复数值RBF神经网络的学习算法
第26-32页
3.2.1 Wirtinger计算
第29页
3.2.2 全复数值LM算法
第29-32页
3.3 分类效果测试
第32-36页
3.3.1 数据预处理
第32-33页
3.3.2 实验结果及分析
第33-36页
3.4 本章小结
第36-37页
第四章 改进的聚类中心算法及应用
第37-50页
4.1 常见的实数值映射到复平面的方法
第37-41页
4.1.1 相位编码
第38-39页
4.1.2 环形变换
第39-41页
4.2 改进的聚类中心选择算法
第41-43页
4.3 算法性能实验
第43-49页
4.3.1 数据集分类
第43-46页
4.3.2 手势识别
第46-49页
4.4 本章小结
第49-50页
第五章 总结与展望
第50-52页
5.1 工作总结
第50页
5.2 展望
第50-52页
攻读硕士期间已发表的论文
第52-53页
参考文献
第53-59页
致谢
第59-60页
本篇论文共
60
页,
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。
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