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1 绪论 1

1.1 概述 1

1.2 人工神经网络的产生 2

1.3 神经网络研究和发展简况 4

1.4 应用领域 6

1.5 人工神经网络特点及存在的问题 10

1.6 本课题的研究意义 11

1.7 本课题的研究现状 12

1.8 本课题的出发点和研究目的 13

2 人工神经网络及算法研究 14

2.1 人工神经网络概述 14

2.2 神经网络性能优化 22

2.3 Widrow-Hoff学习算法 27

3 BP神经网络及算法 36

3.1 BP神经网络 36

3.2 BP算法 38

3.3 BP算法的变形 43

3.4 BP神经网络的参数选取 49

3.5 BP神经网络的缺点 55

4 BP算法的改进 59

4.1 非线性最小二乘法寻优 59

4.2 权值修正 63

4.3 修正误差函数 70

4.4 引入参数法 72

5 基于BP算法的模式识别模型的设计 77

5.1 模式识别的概念 77

5.2 模式识别系统原理的框架图 78

5.3 模式识别的应用与发展 79

5.4 模式识别的研究方法 82

5.5 改进BP算法的字符识别仿真 84

5.6 仿真结果对比研究 87

6 结论 91

参考文献 93