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第1章绪论
1.1人工神经网络的介绍
1.1.1人工神经网络的研究历史
1.1.2人工神经网络的基本特征
1.1.3人工神经网络的分类
1.1.4人工神经网络的应用领域
1.2论文主要研究内容和章节安排
第2章人工神经网络的设计基础
2.1人工神经网络结构模型及学习规则
2.1.1前向神经网络结构模型及学习规则
2.1.2反馈网络结构模型及学习规则
2.2人工神经网络训练及设计
2.2.1前向神经网络训练及设计
2.2.2反馈网络训练及设计
2.3小结
第3章用于字符识别的三种人工神经网络的性能研究
3.1字符识别问题的重要性与实际应用背景
3.2对待识别的字符进行预处理
3.3用于字符识别的单层感知器网络的设计及仿真实验
3.3.1用理想输入训练的网络的字符识别
3.3.2用“理想加随机噪声”的输入训练的网络的字符识别
3.4用于字符识别的BP网络的设计及仿真实验
3.4.1用理想输入训练的网络的字符识别
3.4.2用“理想加随机噪声”的输入训练的网络的字符识别
3.5用于字符识别的Hopfield网络的设计及仿真实验
3.6三种人工神经网络容错性及识别性能的对比分析
第4章递归神经网络的理论
4.1递归神经网络的网络结构
4.2 DBP(Dynamic backpropagation)算法
4.3递归神经网络稳定的学习速率
第5章动态系统辨识实验及其改进
5.1递归神经网络用于系统辨识的步骤
5.2线性动态系统辨识实验
5.3非线性动态系统辨识实验
5.4基于混沌优化算法的初始权值的改进
5.4.1混沌优化算法
5.4.2基于混沌优化算法的改进及其对比实验结果的分析
5.5小结
第6章总结与展望
6.1论文的主要工作总结
6.2研究展望
参考文献
致谢
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果