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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

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