基于天牛须搜索算法优化的神经网络在模式分类中的应用

目录

声明

第一章 绪论

1.1研究背景与意义

1.2国内外研究现状

1.3本文研究内容

1.4本文组织结构

第二章 相关预备知识

2.1引言

2.2分类任务

2.2.1分类的基本概念

2.2.2常用的分类方法

2.3 BP神经网络

2.3.1人工神经网络简介

2.3.2 BP神经网络

2.4启发式搜索算法

2.5本章小结

第三章 基于BASNNC算法的分类方法

3.1引言

3.2 BAS原理

3.3 BASNNC算法

3.3.1 BASNNC算法描述

3.3.2 BASNNC算法的设计思路及伪代码

3.3.3算法收敛性分析

3.4实验设计与分析

3.4.1 BAS算法的有效性验证

3.4.2 BASNNC分类器的模型设计

3.4.3实验测试及结果分析

3.5本章小结

第四章 基于iBASNNC算法的分类方法

4.1引言

4.2改进的BAS算法描述

4.3 iBASNNC算法

4.3.1 iBASNNC算法描述

4.3.2 iBASNNC算法的设计思路及伪代码

4.4基于BAS-NAS算法的参数优化

4.5实验设计及分析

4.5.1 iBASNNC分类器的模型设计

4.5.2实验测试及结果分析

4.6本章小结

第五章 总结与展望

5.1本文工作总结

5.2未来展望

致谢

参考文献

附录