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小波神经网络算法的改进与应用
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小波神经网络算法的改进与应用
论文目录
 
摘要第1-3 页
Abstract第3-8 页
第一章 引言第8-13 页
　　· 神经网络基本概念第8-10 页
　　　　· 神经网络发展概况第8 页
　　　　· 神经网络分类第8-9 页
　　　　· MP 模型及Hebb 学习规则第9-10 页
　　· 小波神经网络综述第10-12 页
　　　　· 小波神经网络发展概况第10-11 页
　　　　· 小波神经网络的优点和存在的不足第11-12 页
　　· 本课题项目的背景介绍第12 页
　　· 论文结构第12-13 页
第二章 小波理论基础和神经网络的逼近理论第13-21 页
　　· 小波理论基础第13-16 页
　　　　· 小波变换第13-14 页
　　　　· 小波变换的自适应时-频窗第14-16 页
　　· 多层前向网络和小波神经网络(WNN)逼近理论第16-20 页
　　　　· 多层前向网络的反传(BP)算法第16-18 页
　　　　· 小波神经网络的原理第18-19 页
　　　　· 小波神经网络逼近能力分析第19-20 页
　　· 本章小结第20-21 页
第三章 小波神经网络学习算法的研究现状及改进第21-37 页
　　· 小波神经网络学习算法的研究现状介绍第21-22 页
　　· 退火蚁群遗传算法(AACGA)第22-33 页
　　　　· 蚁群算法第23-27 页
　　　　　　· 蚁群算法原理第23-24 页
　　　　　　· 蚁群算法的实现第24-25 页
　　　　　　· 蚁群算法的算子分析第25-26 页
　　　　　　· 改进的蚁群算法研究现状介绍第26-27 页
　　　　· 模拟退火算法(SAA)第27-28 页
　　　　　　· 模拟退火算法原理第27-28 页
　　　　　　· 模拟退火算法的实现第28 页
　　　　· 连续空间的AACGA 实现第28-32 页
　　　　　　· 蚁群遗传算法(ACGA))求解连续空间问题第29 页
　　　　　　· AACGA 求解连续空间问题的实现第29-32 页
　　　　· 实验结果与分析第32-33 页
　　· 用AACGA 训练小波神经网络模型第33-34 页
　　· 实验结果与分析第34-36 页
　　· 本章小结第36-37 页
第四章 小波神经网络参数初始化研究与结构优化设计第37-51 页
　　· 前言第37 页
　　· WNN 参数初始化选择第37-40 页
　　　　· WNN 参数初始化选择第37-39 页
　　　　· 实验结果与分析第39-40 页
　　· WNN 结构优化设计第40-50 页
　　　　· WNN 结构优化设计的研究现状第40-41 页
　　　　· 基于蚁群遗传算法的粗糙集(ACGA-RS)知识约简第41-46 页
　　　　　　· 粗糙集的基本概念第41-43 页
　　　　　　· ACGA-RS 属性约简算法第43-45 页
　　　　　　· 实验结果与分析第45-46 页
　　　　· 基于ACGA-RS 结构优化设计方法第46-49 页
　　　　　　· 小波框架的基本概念第47 页
　　　　　　· 小波框架神经网络的初始构造第47-48 页
　　　　　　· 基于ACGA-RS 结构优化方法的实现第48-49 页
　　　　· 实验结果与分析第49-50 页
　　· 本章小结第50-51 页
第五章 小波神经网络的应用第51-56 页
　　· 小波神经网络图像分类器模型第51 页
　　· 软、硬件平台及环境要求第51-52 页
　　· 小波神经网络的淋巴细胞分类器第52-53 页
　　　　· 淋巴细胞图像样本的初期处理第52-53 页
　　　　· 基于小波神经网络的淋巴细胞分类器第53 页
　　· 基于小波神经网络的交通图像分类器第53-55 页
　　　　· 交通图像样本的初期处理第54 页
　　　　· 基于小波神经网络的交通图像分类器第54-55 页
　　· 本章小结第55-56 页
结论第56-58 页
参考文献第58-62 页
致谢第62-63 页
个人简历、研究生期间研究内容及发表的论文第63页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。
 
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