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脉冲神经网络的多脉冲定时误差反向传播算法研究

论文目录

西北师范大学研究生学位论文作者信息	第1-6页
目录	第6-8页
摘要	第8-9页
Abstract	第9-11页
1 绪论	第11-22页
·选题背景及意义	第11页
·脉冲神经网络监督学习的研究现状	第11-13页
·基于梯度下降的监督学习	第12页
·基于 Hebb 学习规则的监督学习	第12-13页
·脉冲神经网络的基本理论	第13-20页
·脉冲神经元模型概述	第14-16页
·脉冲神经网络的基本结构	第16-17页
·脉冲序列信息编码方案	第17-20页
·论文内容及组织结构	第20-22页
2 多脉冲误差反向传播算法	第22-30页
·脉冲神经网络结构	第22页
·脉冲响应模型	第22-23页
·多脉冲误差反向传播算法	第23-29页
·新型的多脉冲误差函数	第24页
·突触权值的梯度下降学习规则	第24页
·输出层突触权值的误差梯度计算	第24-26页
·隐含层突触权值的误差梯度计算	第26-29页
·小结	第29-30页
3 脉冲序列的学习过程	第30-37页
·单脉冲序列学习任务	第30-32页
·多脉冲序列学习任务	第32-34页
·多任务脉冲序列学习任务	第34-36页
·小结	第36-37页
4 非线性模式分类问题	第37-44页
·Fisher Iris 分类问题	第37-40页
·实验过程	第37-39页
·实验参数分析	第39-40页
·Wisconsin 乳腺癌分类问题	第40-43页
·实验过程	第40-42页
·实验参数分析	第42-43页
·小结	第43-44页
5 总结与展望	第44-46页
·总结	第44页
·研究展望	第44-46页
参考文献	第46-49页
攻读硕士期间学术成果	第49-50页
致谢	第50页

论文编号BS2106527，这篇论文共50页会员购买按0.35元/页下载，共需支付17.5元。直接购买按0.5元/页下载，共需要支付25元。

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