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基于神经网络的模糊有限状态自动机研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-6页 | | ABSTRACT | 第6-10页 | | 第一章 绪论 | 第10-15页 | | ·研究意义 | 第10-11页 | | ·研究现状 | 第11-13页 | | ·主要工作 | 第13-15页 | | 第二章 模糊自动机基本理论介绍 | 第15-24页 | | ·模糊文法与模糊语言 | 第15-18页 | | ·Chomsky 体系下的文法 | 第15-16页 | | ·模糊文法 | 第16-18页 | | ·模糊自动机 | 第18-22页 | | ·模糊自动机 | 第18-19页 | | ·模糊自动机的分类 | 第19-22页 | | ·模糊文法与模糊自动机的关系 | 第22-23页 | | ·结束语 | 第23-24页 | | 第三章 基于神经网络的模糊自动机 | 第24-30页 | | ·引言 | 第24页 | | ·模糊自动机在神经网络中的状态表示 | 第24-27页 | | ·网络模型 | 第24-26页 | | ·通用模糊自动机 | 第26-27页 | | ·神经网络和模糊自动机在知识表示上的等价性 | 第27-29页 | | ·结束语 | 第29-30页 | | 第四章 基于神经网络的模糊文法推导 | 第30-37页 | | ·引言 | 第30页 | | ·模糊正则文法推导以及二阶递归神经网络模型 | 第30-32页 | | ·模糊正则文法推导 | 第30-31页 | | ·神经网络模型 | 第31-32页 | | ·基于神经网络的自动机提取 | 第32-36页 | | ·输出空间划分法 | 第32-34页 | | ·改进的自组织特征映射(ESOM) | 第34-36页 | | ·结束语 | 第36-37页 | | 第五章 网络训练算法 | 第37-44页 | | ·引言 | 第37页 | | ·实时递归学习算法 | 第37-38页 | | ·实编码基因遗传算法 | 第38-43页 | | ·遗传算法的一般描述 | 第39页 | | ·基于神经网络LMGA 算法的模糊正则文法推导 | 第39-43页 | | ·结束语 | 第43-44页 | | 第六章 基于神经网络 LMBP 算法的正则模糊文法推导 | 第44-49页 | | ·引言 | 第44页 | | ·LMBP 学习算法 | 第44-45页 | | ·实验 | 第45-48页 | | ·结束语 | 第48-49页 | | 第七章 基于神经网络 VLBP 学习算法的正则模糊文法推导 | 第49-54页 | | ·引言 | 第49页 | | ·VLBP 学习算法 | 第49-50页 | | ·实验 | 第50-53页 | | ·结束语 | 第53-54页 | | 第八章 结论 | 第54-56页 | | 致谢 | 第56-57页 | | 参考文献 | 第57-61页 | | 攻硕期间取得的研究成果 | 第61-62页 |
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论文编号BS518097，这篇论文共62页
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