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《基于lm改進(jìn)的rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、單位代碼10635學(xué)號(hào)112013321001523碩士學(xué)位論文基于LM改進(jìn)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法研究論文作者：肖清湄指導(dǎo)教師：張虹副教授學(xué)科專業(yè)：計(jì)算機(jī)軟件與理論研究方向：數(shù)據(jù)挖掘提交論文日期：2016年4月22日論文答辯日期：2016年5月29日學(xué)位授予單位：西南大學(xué)中國(guó)?重慶2016年5月目錄摘要...............................................................................................................
2、.............IAbstract........................................................................................................................III第1章緒論................................................................................................................
3、.11.1研究背景及意義.............................................................................................11.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀.............................................................................................21.3論文的主要工作..........................................
4、...................................................41.4論文的組織結(jié)構(gòu).............................................................................................51.5本章小結(jié)...................................................................................................
5、......6第2章相關(guān)理論研究.................................................................................................72.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).................................................................................................72.1.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述............................
6、...................................................72.1.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)...............................................................................72.1.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法.....................................................................112.2RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).....................
7、...........................................................................132.2.1RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型......................................................................132.2.2徑向基函數(shù).......................................................................................
8、..152.3RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法................................................................................162.3.1誤差反向傳播和梯度下降法.................................................
