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扩展自适应脉冲神经P系统的研究与应用

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扩展自适应脉冲神经P系统的研究与应用
论文目录
 
摘要第1-8页
Abstract第8-9页
第一章 绪论第10-25页
    1.1 研究课题背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状及趋势第11-15页
        1.2.1 脉冲神经P系统的研究现状及趋势第11-14页
        1.2.2 聚类问题的研究现状及趋势第14-15页
    1.3 理论概述第15-22页
        1.3.1 脉冲神经P系统第15-19页
        1.3.2 人工神经网络第19-22页
    1.4 论文主要研究内容及组织结构第22-25页
        1.4.1 研究内容第22-23页
        1.4.2 论文组织结构第23-25页
第二章 扩展自适应脉冲神经P系统(EASN P系统)第25-37页
    2.1 EASN P系统模型第25-28页
    2.2 EASN P系统计算能力分析第28-37页
        2.2.1 产生模式下系统计算能力分析第29-34页
        2.2.2 接受模式下系统计算能力分析第34-37页
第三章 基于网络学习规则的EASN P系统第37-49页
    3.1 系统的学习规则第37-39页
    3.2 基于Hebb学习规则的EASN P系统(Hb_EASN P系统)第39-43页
        3.2.1 Hb_EASN P系统形式化定义第39-41页
        3.2.2 Hb_EASN P系统实例分析第41-43页
    3.3 基于SOM竞争学习规则的EASN P系统(SOM_EASN P系统)第43-49页
        3.3.1 SOM_EASN P系统形式化定义第44-45页
        3.3.2 SOM_EASN P系统实例分析第45-49页
第四章 Hb_EASN P系统在英文字符识别中的应用第49-65页
    4.1 英文字符识别问题描述第49-52页
    4.2 英文字符识别的Hb_EASN P系统设计第52-60页
        4.2.1 系统结构第53-58页
        4.2.2 系统学习策略第58-59页
        4.2.3 算法描述第59-60页
    4.3 实验分析第60-65页
第五章 SOM_EASN P系统在聚类问题上的应用第65-78页
    5.1 聚类问题描述第65-66页
    5.2 聚类应用的SOM_EASN P系统设计第66-74页
        5.2.1 系统结构第67-72页
        5.2.2 系统学习策略第72-73页
        5.2.3 算法描述第73-74页
    5.3 实验分析第74-78页
第六章 总结与展望第78-80页
    6.1 总结第78-79页
    6.2 展望第79-80页
参考文献第80-87页
攻读硕士学位期间的论文发表和项目参与情况第87-88页
攻读硕士学位期间的获奖情况第88-89页
致谢第89页

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