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径向基神经网络基函数中心确定方法改进研究
 
     论文目录
 
摘要第8-9页
英文摘要第9-10页
1 引言第11-18页
    1.1 研究的目的与意义第11-12页
    1.2 国内外研究动态第12-15页
        1.2.1 国外研究动态第12-14页
        1.2.2 国内研究动态第14-15页
        1.2.3 国内外研究动态分析第15页
    1.3 研究的主要内容、方法和技术路线第15-18页
        1.3.1 研究的主要内容第15-16页
        1.3.2 研究方法第16-17页
        1.3.3 研究的技术路线第17-18页
2 径向基函数（RBF）神经网络第18-37页
    2.1 神经网络概述第18-22页
    2.2 RBF神经网络的原理第22-28页
        2.2.1 RBF神经网络基本思想第22-24页
        2.2.2 RBF神经网络模型第24-28页
    2.3 RBF神经网络性能分析第28-30页
    2.4 RBF神经网络的学习方法第30-36页
    2.5 本章小结第36-37页
3 基于系统聚类的基函数中心确定方法第37-52页
    3.1 系统聚类基本原理第37-38页
    3.2 样本间距和相似性度量第38-43页
    3.3 类间距计算方法第43-46页
    3.4 基函数中心个数的确定第46-49页
    3.5 基本思想及流程第49-51页
    3.6 本章小结第51-52页
4 基于系统聚类的基函数中心确定方法应用与分析第52-63页
    4.1 在函数逼近问题中的应用第52-57页
    4.2 在分类问题上的应用第57-59页
    4.3 在时间序列预测问题上的应用第59-62页
    4.4 本章小结第62-63页
5 结论与讨论第63-65页
    5.1 结论第63页
    5.2 讨论与展望第63-65页
致谢第65-66页
参考文献第66-70页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第70页
 
 
论文编号BS2745924，这篇论文共70页
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