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BP神经网络和反常统计动力学算法与理论研究
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BP神经网络和反常统计动力学算法与理论研究
论文目录
中文摘要
第1-5页
Abstract
第5-10页
第一章 绪论
第10-14页
1.1 研究背景
第10-11页
1.2 研究现状
第11-14页
1.2.1 网络结构的确定
第11-12页
1.2.2 针对BP神经网络算法收敛速度的改进
第12页
1.2.3 BP神经网络算法易收敛于局部极小点
第12-14页
第二章 PSO粒子群算法
第14-17页
2.1 粒子群算法的提出背景
第14-15页
2.2 粒子群算法的基本原理
第15-17页
第三章 BFO算法
第17-22页
3.1 细菌觅食算法简介
第17页
3.2 BFO算法的基本原理
第17-18页
3.3 BFO算法与其它算法的比较
第18-19页
3.4 BFO算法的改进
第19-22页
3.4.1 BChO算法
第19-20页
3.4.2 BCO算法(蜂群算法)
第20-22页
第四章 神经网络算法的模型实例
第22-29页
4.1 准备工作
第22-24页
4.1.1 模型数据的选取
第22-23页
4.1.2 模型预测参数
第23页
4.1.3 数据预处理
第23页
4.1.4 误差评价准则
第23-24页
4.2 BP神经网络模型结构设计及实现
第24-25页
4.2.1 BP神经网络的基本框架
第24页
4.2.2 BP神经网络的实现
第24-25页
4.3 优化BP神经网络模型
第25-27页
4.3.1 BFO菌群优化BP神经网络模型的设定
第25-26页
4.3.2 BFO优化BP神经网络的实现
第26-27页
4.4 PSO优化BP神经网络模型设定及实现
第27页
4.4.1 PSO优化BP神经网络模型的设定
第27页
4.4.2 PSO优化BP神经网络的数据结果
第27页
4.5 三种算法结果比较
第27-29页
第五章 神经网络算法的优缺点分析
第29-31页
5.1 神经网络算法的优点
第29页
5.2 神经网络算法的缺点
第29-31页
第六章 小结
第31-32页
第七章 具有Caputo分数阶导数随机格点系统的渐近行为
第32-58页
7.1 研究背景
第32-37页
7.2 存在性定理
第37-39页
7.2.1 解的存在性定理
第37-38页
7.2.2 解的存在唯一性
第38-39页
7.3 分数随机格点系统
第39-43页
7.3.1 渐近行为
第42-43页
7.4 具有唯一解的格点系统
第43-46页
7.4.1 渐近行为
第44-46页
7.5 存在性定理的证明
第46-58页
7.5.1 定理7.2.3的证明
第46-50页
7.5.2 定理7.2.4的证明
第50页
7.5.3 定理7.2.5的证明
第50-53页
7.5.4 定理7.2.7的证明
第53-58页
参考文献
第58-62页
在学期间科研成果
第62-63页
致谢
第63页
本篇论文共
63
页,
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。
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