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目录
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 人工神经网络的发展概述
1.3 本文的主要工作及结构安排
第二章人工神经网络和PLS算法的原理和方法
2.1 BP网络基本原理
2.2 RBF网络基本原理
2.3 Kohonen网络基本原理
2.4 支持向量机基本原理
2.5 偏最小二乘(PLS)算法基本原理
2.6 本章小结
第三章 相空间重构的RBF神经网络对极端最低气温的预测研究
3.1 相空间重构的理论方法
3.2 相空间重构和RBF神经网络相结合在极端最低气温的模型建立
3.3 预测结果
3.4 本章小结
第四章 BP、PCA-BP网络和PLS算法在城市降水量的预测研究
4.1 主成分分析(PCA)
4.2 BP网络对城市降水量的模型建立及预测结果
4.3 PCA-BP网络对城市降水量的模型建立及预测结果
4.4 PLS算法在城市降水量的模型建立及预测结果
4.5 三种模型在张北市2009年城市降水量中的预测结果对比
4.6 本章小结
第五章 三种神经网络在癌症基因表达中的分类研究
5.1 BP网络在癌症基因表达分类中的研究
5.2 支持向量机在癌症基因表达分类中的研究
5.3 S-Kohonen网络在癌症基因表达分类中的研究
5.4 三种分类结果的分析比较
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 研究的主要内容
6.2 不足与展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文目录
致谢