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基于改进的BP算法在高能粒子鉴别中的应用与研究
 
     论文目录
 
摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第9-16页
    1.1 本文研究背景及意义第9-11页
    1.2 人工神经网络的发展及应用第11-14页
        1.2.1 神经网络的发展简述第11-12页
        1.2.2 神经网络的应用第12-14页
    1.3 人工神经网络在高能物理中的应用第14-15页
    1.4 本文主要研究内容第15-16页
第二章 人工神经网络的原理及其应用第16-32页
    2.1 人工神经网络概述第16-23页
        2.1.1 生物神经细胞的结构与动作第16-17页
        2.1.2 人工神经网络的基本原理和模型第17-20页
        2.1.3 人工神经网络的学习方式和学习规则第20-23页
    2.2 BP神经网络第23-28页
        2.2.1 BP网络的拓扑结构与数学描述第23-24页
        2.2.2 反向传播(BP)算法第24-26页
        2.2.3 BP算法的优点及缺点第26-28页
    2.3 改良的BP算法第28-32页
        2.3.1 共轭梯度法第28页
        2.3.2 二次插值第28-29页
        2.3.3 步长优化第29页
        2.3.4 共轭梯度优化算法第29-32页
第三章 BP神经网络在粒子鉴别中的应用和分析第32-38页
    3.1 工作之一:人工神经网络对夸克胶子喷注的识别第32-36页
        3.1.1 夸克胶子喷注样本的获取第32-33页
        3.1.2 神经网络设置第33-35页
        3.1.3 实验结果与讨论第35-36页
    3.2 工作之二:BP神经网络对Iris数据集和Seeds数据集进行分类第36-38页
        3.2.1 数据来源第36页
        3.2.2 实验结果与讨论第36-38页
第四章 总结和展望第38-39页
    4.1 主要总结第38页
    4.2 研究展望第38-39页
参考文献第39-41页
在校期间的研究成果第41-42页
致谢第42页

 
 
论文编号BS3915079,这篇论文共42
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