大规模多层感知器神经网络的研究与应用

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大规模多层感知器神经网络的研究与应用

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大规模多层感知器神经网络的研究与应用

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章绪论	第9-14页
1.1 研究的背景和意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-13页
1.3 论文的组织结构	第13-14页
第2章多层感知器神经网络相关介绍	第14-24页
2.1 多层感知器神经网络	第14-17页
2.1.1 M-P模型	第14页
2.1.2 单层感知器模型	第14-15页
2.1.3 多层感知器神经网络模型	第15-17页
2.2 BP神经网络	第17-24页
2.2.1 正向传播过程	第17-18页
2.2.2 反向传播过程	第18-22页
2.2.3 BP神经网络的优点和缺点	第22-24页
第3章增强拓扑神经演化	第24-39页
3.1 进化神经网络简介	第24-26页
3.2 神经进化的编码方式	第26-31页
3.2.1 直接编码	第26-29页
3.2.2 间接编码	第29-31页
3.3 NEAT算法介绍	第31-39页
3.3.1 NEAT基因组	第32-33页
3.3.2 突变操作	第33页
3.3.3 创新	第33-35页
3.3.4 杂交操作	第35-36页
3.3.5 物种形成	第36-37页
3.3.6 保护群体中新的创新	第37-39页
第4章 LNEAT算法设计与实现	第39-47页
4.1 算法的设计思路	第39-44页
4.2 算法的参数初始化	第44页
4.3 算法实现过程中的注意事项	第44-47页
第5章 LNEAT算法在语音识别上的应用	第47-52页
5.1 语音信号预处理	第47-49页
5.1.1 语音信号预加重	第47页
5.1.2 语音信号加窗分帧	第47-48页
5.1.3 语音信号端点检测	第48-49页
5.2 语音信号的特征提取	第49页
5.3 实验结果分析	第49-52页
第6章总结与展望	第52-54页
参考文献	第54-58页
作者简介	第58-59页
致谢	第59页

本篇论文共59页，点击这进入下载页面。

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