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面向模式识别的过程神经网络模型构建及在沉积微相判别中的应用

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面向模式识别的过程神经网络模型构建及在沉积微相判别中的应用
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-6页
创新点摘要第6-9页
第一章 绪论第9-13页
  1.1 课题研究背景和意义第9页
  1.2 沉积微相判别技术国内外相关研究现状第9-10页
  1.3 神经网络模式识别研究历史第10-12页
    1.3.1 神经网络第10-11页
    1.3.2 过程神经网络第11-12页
  1.4 论文的研究内容及结构安排第12-13页
第二章 模式识别与人工神经网络理论第13-22页
  2.1 模式识别第13页
  2.2 人工神经网络第13-16页
    2.2.1 人工神经网络的原理第13-14页
    2.2.2 人工神经网络的结构第14-15页
    2.2.3 人工神经网络的学习方式第15-16页
  2.3 BP神经网络第16-18页
    2.3.1 BP概述第16页
    2.3.2 BP算法第16-18页
    2.3.3 BP神经网络的应用第18页
  2.4 过程神经网络理论第18-19页
    2.4.1 过程神经元第18页
    2.4.2 过程神经元网络第18-19页
  2.5 过程神经网络的学习算法第19-21页
    2.5.1 基于梯度下降的一般学习算法第19-20页
    2.5.2 基于正交基展开的学习算法第20-21页
  2.6 本章小结第21-22页
第三章 基于模糊推理过程神经网络的识别模型第22-33页
  3.1 引言第22页
  3.2 模糊推理理论基础第22-25页
    3.2.1 基本概念第22-23页
    3.2.2 语言变量和模糊推理第23-24页
    3.2.3 基于规则的模糊推理过程第24页
    3.2.4 模糊推理与人工神经网络结合的必要性第24-25页
  3.3 模糊推理过程神经元第25-26页
  3.4 模糊推理过程神经网络建模第26-29页
    3.4.1 模糊逻辑规则的确定第26页
    3.4.2 模糊过程神经网络结构的确定第26-28页
    3.4.3 模糊推理过程神经网络结构的学习算法第28-29页
  3.5 仿真实验第29-31页
  3.6 在沉积微相判别中应用第31-32页
  3.7 本章小结第32-33页
第四章 基于云变换的混合计算过程神经网络的识别模型第33-44页
  4.1 引言第33页
  4.2 云的基本概念第33页
    4.2.1 云的定义第33页
    4.2.2 云的数字特征第33页
  4.3 基于云变换的混合计算过程神经网络模型及算法第33-36页
    4.3.1 X条件云发生器第33-34页
    4.3.2 网络模型第34-35页
    4.3.3 学习算法第35-36页
  4.4 基于云变异粒子群算法的网络训练第36-40页
    4.4.1 基本粒子群算法第36-38页
    4.4.2 基于云模型的粒子群算法第38-40页
  4.5 训练模型对比第40-41页
  4.6 基于云变换的混合计算过程神经网络的沉积微相判别第41-43页
  4.7 本章小结第43-44页
第五章 系统设计及实现第44-50页
  5.1 系统设计第44-45页
  5.2 C#与Matlab混合编程第45-46页
  5.3 系统实现第46-49页
  5.4 本章小节第49-50页
结论第50-51页
参考文献第51-54页
发表文章目录第54-55页
致谢第55-56页

本篇论文共56页,点击这进入下载页面
 
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