动态资源分配神经网络及其应用研究

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动态资源分配神经网络及其应用研究

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动态资源分配神经网络及其应用研究

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-8页
第一章绪论	第8-12页
· 人工神经网络研究背景	第8-9页
· 人工神经网络简介	第8页
· 人工神经网络发展历史	第8-9页
· 人工神经网络基本特点和功能	第9页
· 人工神经网络研究意义	第9页
· 本文研究内容	第9-10页
· 本文组织结构	第10-11页
· 本章小结	第11-12页
第二章神经网络理论基础简介	第12-23页
· 神经网络基本知识	第12-14页
· 神经元模型介绍	第12页
· 神经网络的结构	第12-13页
· 神经网络的学习类型	第13-14页
· 径向基函数神经网络	第14-19页
· RBF神经网络结构	第14-16页
· RBF神经网络学习算法	第16-18页
· RBF神经网络缺点	第18-19页
· 资源分配神经网络	第19-22页
· 研究进展	第19-21页
· RAN神经网络简介	第21-22页
· 本章小结	第22-23页
第三章文本特征处理	第23-29页
· 文本分类简介	第23页
· 文本预处理	第23-25页
· 关键词提取	第24页
· 去除停用词	第24页
· 词根提取	第24页
· 词频统计	第24-25页
· 文本特征表示	第25-26页
· 向量空间模型	第25-26页
· 特征选择降维	第26页
· 特征抽取降维	第26-28页
· 潜在语义分析	第26-28页
· 潜在语义特征空间	第28页
· 本章小结	第28-29页
第四章基于阶段学习的资源分配神经网络	第29-46页
· 第一学习阶段	第29-32页
· 初始化隐含层中心	第29-30页
· 新颖性准则	第30-31页
· 删除策略	第31-32页
· 第二学习阶段	第32-33页
· SLRAN算法流程	第33-34页
· 基于SLRAN算法的文本分类	第34-45页
· 文本数据集预处理	第34-36页
· 评价方法	第36-37页
· 实验结果与分析	第37-45页
· 本章小结	第45-46页
第五章基于同步学习的动态资源分配神经网络	第46-57页
· 神经元重要性概念	第46-47页
· 新颖性准则	第47-48页
· SLDRAN算法流程	第48-50页
· 基于SLDRAN算法的垃圾邮件过滤	第50-56页
· 文本数据集	第50页
· 数据预处理	第50-51页
· 语料库词典方法	第51-53页
· 评价方法	第53页
· 实验结果与分析	第53-56页
· 两种算法性能分析	第56页
· 本章小结	第56-57页
主要结论与展望	第57-59页
主要结论	第57-58页
展望	第58-59页
致谢	第59-60页
参考文献	第60-63页
附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文	第63页

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