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基于神经网络的信元优化调度和相位特征识别
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基于神经网络的信元优化调度和相位特征识别
论文目录
 
摘要第1-4 页
ABSTRACT第4-5 页
目录第5-7 页
引言第7-10 页
第1章 人工神经网络第10-23 页
　　· 神经网络概述第10-14 页
　　　　· 生物神经元结构第10-11 页
　　　　· 人工神经元模型第11-13 页
　　　　· 神经网络的网络结构与类别第13-14 页
　　· BP神经网络第14-19 页
　　　　· BP神经网络的网络结构第14-16 页
　　　　l.· BP算法第16-18 页
　　　　· BP算法的流程图第18-19 页
　　· Hopfield神经网络第19-23 页
　　　　· 连续型HNN的网络结构第19-20 页
　　　　· 连续型HNN原理第20-21 页
　　　　· 连续型HNN的能量函数的进一步讨论第21-22 页
　　　　· 连续型HNN的优化计算第22-23 页
第2章 基于神经网络的信元优化调度第23-40 页
　　· ATM信元调度基础第23-30 页
　　　　· ATM交换第23-25 页
　　　　· ATM交换结构第25 页
　　　　· ATM基本排队机制第25-30 页
　　· HNN控制的多重队列ATM信元调度第30-36 页
　　　　· 交换结构模型第30-31 页
　　　　· 调度原则第31-32 页
　　　　· 连续型HNN模型的实现第32-34 页
　　　　· 计算机模拟与性能分析第34-36 页
　　· HNN控制的多重队列ATM信元调度改进方案第36-39 页
　　　　· 连续型HNN模型的实现第37 页
　　　　· 计算机仿真与性能分析第37-39 页
　　· 本章小结第39-40 页
第3章 基于神经网络的相位特征识别第40-49 页
　　· 相位特征提取基本原理第40-45 页
　　　　· 数字全息术第40-41 页
　　　　· 数字再现第41-42 页
　　　　· 波长扫描第42-43 页
　　　　· 实验验证和计算机模拟验证第43-45 页
　　· 神经网络识别模型第45-46 页
　　· 计算机模拟第46-48 页
　　· 本章小结第48-49 页
第4章 总结与展望第49-50 页
中外文参考文献第50-55 页
后记第55-56 页
个人简历、在学校期间发表的学术论文及参加的项目第56页

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。
 
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