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基于变参神经动力学方法的分形生成方法研究

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基于变参神经动力学方法的分形生成方法研究
论文目录
 
Abstract第1-5页
Chapter 1 Introduction第16-44页
    1.1 Fractals第17-41页
        1.1.1 Fractals in Nature第18-21-5页
        1.1.2 Fractals Geometry第21-5-31页
        1.1.3 Fractals Properties第31-37页
        1.1.4 Fractals Applications第37-41页
        1.1.1-5 Conclusions第41页
    1.2 Research Objectives第41页
    1.3 Methodology第41-43页
    1.4 Dissertation Structure第43-44页
Chapter 2 Fixed-Parameter Neural Dynamics Fractals第44-1-53页
    2.1 Model of Fixed Parameter Neural Dynamics第44-41-5页
        2.1.1 Relate to Newton Iterations第41-5页
    2.2 Fractals Generating第41-5-49页
        2.2.1 Newton Fractals第41-5-47页
        2.2.2 FP-DTCVND Fractals第47-49页
    2.3 Varying-Parameters Convergent-Differential Neural-Network (VP-CDNN)第49-1-53页
        2.3.1 VP-CDNN Model第1-50-1-51页
        2.3.2 Comparison with FT-ZNN第1-51-1-53页
Chapter 3 Exponential-Type Varying-Parameter Neural Dynamics Fractals第1-53-84页
    3.1 Model of the Exponential-Type Varying-Parameter Neural Dynamics第1-53-1-51-5页
        3.1.1 Varying-Parameters Discrete Time Complex-Valued Neural Dynamics Model (VP-DTCVND)第1-53-1-51-5页
        3.1.2 Model for Solving Static Nonlinear Equations第1-51-5页
    3.2 Exponential-Type VP-DTCVND Fractals Generating第1-51-5-1-58页
        3.2.1 Fractals via f(z,t)=z(t)~4-sin(t)-i·t=0第1-51-5-1-56页
        3.2.2 Fractals via f(z,t)=sin(z)+exp (z)-sin (t)-i·t=0第1-56-1-57页
        3.2.3 Fractals via f(z,t)=exp (z)~7+i·cos(t)=0第1-57-1-58页
    3.3 Comparing between Fractals of FP-DTCVND and the Exponential-Type VP-DTCVND第1-58-84页
        3.3.1 Comparison Considering the Linear Activation Function第1-58-64页
        3.3.2 Comparison Considering the Power-sum Activation Function第64-70页
        3.3.3 Comparison Considering the Power-sigmoid Activation Function第70-76页
        3.3.4 Comparison Considering the Hyperbolic-sine Activation Function第76-82页
        3.3.1-5 Comparison between the Activation Function Performance第82-84页
Chapter 4 Power-Type Varying-Parameter Neural Dynamics Fractals第84-118页
    4.1 Power-Type VP-DTCVND Model第84-86页
        4.1.1 Different Activation Functions第81-5页
        4.1.2 Model for Solving Static Nonlinear Equations第81-5页
        4.1.3 Comparison between Convolution Models第81-5-86页
    4.2 Power-Type VP-DTCVND Fractals Generating第86-92页
        4.2.1 Fractals via f(z)=z~4+i=0第86-87页
        4.2.2 Fractals via f (z)=cos(2z)=0第87-88页
        4.2.3 Fractals via f (z)=z~3exp(z~3+i)=0第88-89页
        4.2.4 Fractals via f(z,t)=z(t)~3+exp(z)~3+i·t=0第89-90页
        4.2.1-5 Fractals via f(z,t)=exp (z)+z(t)~2-exp (t)-i·t=0第90-91页
        4.2.6 Fractals via f(z,t)=sin (z)+z(t)~2-sin(t)-i·t=0第91-92页
    4.3 Comparing between Fractals of FP-DTCVND and the power-Type VP-DTCVND第92-118页
        4.3.1 Comparison Considering the Linear Activation Function第92-98页
        4.3.2 Comparison Considering the Power-sum Activation Function第98-104页
        4.3.3 Comparison Considering the Power-sigmoid Activation Function第104-110页
        4.3.4 Comparison Considering the Hyperbolic-sine Activation Function第110-116页
        4.3.1-5 Comparison between the Activation Function Performance第116-118页
Chapter 1-5 Conclusion第118-119页
    1-5.1 Contributions Highlight第118页
    1-5.2 Future Work第118-119页
Bibliography第119-123页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第123-124页
Acknowledgements第124-121-5页
附件第121-5页

本篇论文共125页,点击这进入下载页面
 
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