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模糊神经网络与ATM交换结构的研究

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模糊神经网络与ATM交换结构的研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
Abstract第6-8 页
目录第8-11 页
Contents第11-14 页
第一章 绪论第14-24 页
  · 模糊神经网络的研究背景及其意义第14-15 页
  · 模糊聚类算法第15-17 页
    · 加权指数m的选择第16 页
    · 初始值的选择第16 页
    · 聚类数的确定第16-17 页
  · 模糊神经网络的研究现状及其趋势第17-21 页
    · 模糊联想记忆第18-19 页
    · 模糊多层感知机第19-20 页
    · 模糊认知图第20 页
    · 模糊Hopfield神经网络第20 页
    · 模糊ART第20-21 页
  · ATM交换结构第21-22 页
  · 本文主要研究内容及章节安排第22-24 页
第二章 遗传-模糊C-均值混合聚类算法第24-38 页
  · 引言第24-25 页
  · 模糊C-均值算法第25-27 页
  · GAFCM算法第27-33 页
    · GAFCM算法的关键问题及算法实现第28-30 页
    · GAFCM算法理论分析第30-33 页
  · 模拟实验与结果讨论第33-37 页
  · 本章小结第37-38 页
第三章 自适应模糊神经推理网络第38-48 页
  · 引言第38-39 页
  · 自适应模糊神经推理网络结构第39-41 页
  · 自适应模糊神经推理网络学习算法第41-46 页
    · 输入输出空间的划分第41-44 页
    · 构造模糊规则第44-45 页
    · 参数辨识第45-46 页
  · 模拟实验第46-47 页
  · 本章小结第47-48 页
第四章 模糊联想记忆网络第48-68 页
  · 引言第48-49 页
    · 模糊联想记忆概述第48 页
    · 模糊联想记忆网络及其研究现状第48-49 页
  · 模糊联想记忆网络与模糊关系方程第49-51 页
  · 最大-最小模糊联想记忆网络第51-56 页
    · 最大-最小模糊δ规则算法第51-53 页
    · 最大-最小模糊δ规则改进算法第53-56 页
  · 最大-乘积模糊联想记忆网络第56-62 页
    · 最大-乘积模糊δ规则算法第57-58 页
    · 最大-乘积模糊δ规则改进算法第58-62 页
  · 模拟实验第62-67 页
  · 本章小结第67-68 页
第五章 最大-T模模糊联想记忆网络第68-79 页
  · 引言第68 页
  · 最大-T模模糊联想记忆网络第68-72 页
  · 最大-T模模糊δ规则改进算法第72-74 页
  · 模拟实验第74-77 页
  · 本章小结第77-79 页
第六章 凸组合模糊联想记忆网络第79-88 页
  · 引言第79-80 页
  · 凸组合的模糊关系方程第80-81 页
  · 扩展凸组合模糊联想记忆网络第81-85 页
  · 模拟实验第85-87 页
  · 本章小结第87-88 页
第七章 基于Hopfield神经网络调度信元的输入缓冲ATM交换结构第88-101 页
  · 引言第88-90 页
  · 采用窗口接入技术的信元调度算法第90-92 页
  · LWHP算法的HNN实现方法第92-95 页
  · 计算机仿真实验与性能分析第95-100 页
  · 本章小结第100-101 页
第八章 基于细胞神经网络调度信元的输入缓冲ATM交换结构第101-112 页
  · 引言第101-102 页
  · CNN电路模型第102-105 页
    · 连续时间CNN模型第102-103 页
    · 简化的CNN电路模型第103-105 页
  · CNN实现输入缓冲ASF的信元调度第105-108 页
    · CNN调度信元的实现方法第105-107 页
    · CNN调度信元与HNN调度信元比较第107-108 页
  · 计算机仿真实验与性能分析第108-111 页
  · 本章小结第111-112 页
结论第112-114 页
参考文献第114-125 页
攻读博士学位期间发表的论文第125-126 页
致谢第126页

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