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声明
第一章概述
1.1本文的研究背景
1.2国内外研究现状
1.3本文主要研究内容
第二章神经网络
2.1人工神经网络的概述
2.1.1神经网络发展史
2.1.2神经网络模型
2.1.3神经网络的互连模式
2.1.4人工神经网络的特点
2.2竞争型神经网络概述
第三章竞争型神经网络的“死”点问题及其改进
3.1 LVQ神经网络的结构
3.2 LVQ神经网络的学习和训练
3.3改进型的LVQ神经网络
3.3.1存在的问题
3.3.2改进的方法
3.4结论
第四章利用改进后的竞争型神经网络解决连续属性离散化
4.1粗糙集理论的背景介绍
4.1.1粗糙集理论的主要概念
4.1.2粗糙集理论理论在知识发现中的应用
4.1.3粗糙集理论中的几个问题
4.2离散化问题的提出
4.2.1属性的分类
4.2.2数据离散化的概念
4.3离散化问题的本质
4.4基于粗糙集的离散化问题描述
4.5基于改进的竞争型神经网络的离散化方法
4.5.1算法思想
4.5.2算法步骤
4.5.3仿真实验
4.5.4结论
第五章利用粗糙集改进竞争型神经网络的规模
5.1聚类分析的概述
5.1.1聚类分析的定义
5.1.2聚类分析算法介绍
5.1.3聚类分析的应用范围
5.2基于改进后的竞争型神经网络的聚类分析方法
5.2.1 SOFM神经网络结构
5.2.2利用粗糙集改进竞争型神经网络的规模
第六章竞争网络在土壤分类中的应用
6.1土壤分类的意义
6.2以河南部分地区土壤抽样为例的聚类分析
6.2.1样本来源
6.2.2对样本数据进行离散化处理
6.2.3利用改进后的LVQ神经网络进行聚类分析
第七章总结
7.1总结
7.2展望
参考文献
致谢
攻读学位期间发表的学术论文目录
河南师范大学;