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主分量和次分量神经网络学习算法及应用
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主分量和次分量神经网络学习算法及应用
论文目录
 
中文摘要第1-6 页
英文摘要第6-12 页
第一章 绪论第12-18 页
　　1．1 研究历史与现状第12-16 页
　　1．2 本论文的主要工作第16-18 页
第二章 数值稳健的递归最小二乘主分量提取算法第18-33 页
　　2．1 引言第18-19 页
　　2．2 算法推导第19-22 页
　　2．3 收敛性分析第22-24 页
　　2．4 与其它算法的关系第24-26 页
　　　　2．4．1 与Hebb规则的比较第24-25 页
　　　　2．4．2 Oja规则的LS解释第25-26 页
　　2．5 算法学习性能及应用示例第26-31 页
　　　　2．5．1 学习性能示例第26-30 页
　　　　2．5．2 应用于DOA估计第30-31 页
　　2．6 小结第31 页
　　附录A2第31-33 页
第三章 广义能量函数准则下的快速自适应主分量提取第33-52 页
　　3．1 引言第33 页
　　3．2 广义能量函数第33-38 页
　　3．3 两种学习算法的推导第38-42 页
　　　　3．3．1 梯度学习算法第38-39 页
　　　　3．3．2 RLS学习算法第39-40 页
　　　　3．3．3 比较与讨论第40-42 页
　　3．4 收敛性和稳定性分析第42-43 页
　　3．5 算法性能仿真第43-48 页
　　3．6 小结第48-49 页
　　附录A3第49-52 页
第四章 基于加权信息准则的快速自适应主分量提取第52-71 页
　　4．1 引言第52 页
　　4．2 加权最大信息准则及平衡点性能分析第52-58 页
　　4．3 算法推导第58-63 页
　　　　4．3．1 梯度算法第59 页
　　　　4．3．2 RLS算法第59-63 页
　　4．4 全局收敛性分析第63-64 页
　　4．5 算法学习性能及应用示例第64-70 页
　　　　4．5．1 学习性能示例第64-66 页
　　　　4．5．2 在图像数据压缩中的应用第66-70 页
　　4．6 小结第70 页
　　附录A4第70-71 页
第五章 具有模块化结构的自适应次分量提取算法第71-86 页
　　5．1 引言第71-72 页
　　5．2 信息最小化准则及平衡点性能分析第72-77 页
　　5．3 算法推导第77-80 页
　　5．4 全局收敛性分析第80-81 页
　　5．5 算法学习性能及应用示例第81-85 页
　　　　5．5．1 学习性能示例第81-84 页
　　　　5．5．2 在DOA估计中的应用第84-85 页
　　5．6 小结第85-86 页
第六章 自适应主分量和次分量提取的统一框架第86-99 页
　　6．1 引言第86 页
　　6．2 PCA和MCA的统一框架及平衡点性能分析第86-92 页
　　6．3 一致学习算法的推导第92-96 页
　　6．4 全局收敛性分析第96 页
　　6．5 算法性能仿真第96-98 页
　　6．6 小结第98-99 页
第七章 基于特征子空间近似的空时自适应处理方法第99-110 页
　　7．1 引言第99-100 页
　　7．2 原理分析第100-102 页
　　7．3 性能仿真第102-109 页
　　　　7．3．1 输出信杂噪比（SINR）第103-105 页
　　　　7．3．2 改善因子（IF）第105-106 页
　　　　7．3．3 空时二维频率响应第106-107 页
　　　　7．3．4 空域自适应方向图第107-108 页
　　　　7．3．5 ESA的快速实现第108-109 页
　　7．4 小结第109-110 页
第八章 总结和展望第110-114 页
　　8．1 总结第110-112 页
　　8．2 展望第112-114 页
附录A第114-115 页
致谢第115-116 页
参考文献第116-124 页
博士学习阶段发表与撰写的主要学术论文第124 页

本篇论文共124页，点击这进入下载页面。
 
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