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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,点击这进入下载页面
 
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