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神经网络敏感性的比较分析及一种新的基于敏感性的样例选择算法
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神经网络敏感性的比较分析及一种新的基于敏感性的样例选择算法
论文目录
 
摘要第1-6 页
Abstract第6-8 页
第1章 绪论第8-11 页
　　· 课题的来源和意义第8-9 页
　　· 国内外研究现状及分析第9-10 页
　　· 论文框架第10-11 页
第2章 人工神经网络及径向基神经网络第11-19 页
　　· 神经网络的发展第11-12 页
　　· 神经网络的结构第12-15 页
　　· RBF神经网络的结构第15-17 页
　　· RBF神经网络的学习策略第17-19 页
第3章 神经网络的敏感性第19-27 页
　　· 神经网络敏感性定义的分类第19-24 页
　　· 神经网络敏感性定义的比较分析第24-27 页
第4章 一种新的基于敏感性的样例选择算法第27-36 页
　　· 主动学习第27-28 页
　　· 一种新的基于敏感性的样例选择算法第28-30 页
　　· 计算机模拟实验第30-36 页
第5章 结论与展望第36-37 页
参考文献第37-40 页
攻读硕士学位期间科研工作情况第40-41 页
致谢第41页

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