人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在智能空間決策支持系統(tǒng)中的應(yīng)用研究
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人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在智能空間決策支持系統(tǒng)中的應(yīng)用研究
論文目錄
摘要第1-6頁
Abstract第6-12頁
引言第12-15頁
第一章 概述第15-28頁
·研究背景第15-18頁
·空間決策的復(fù)雜性第18-21頁
·空間決策支持系統(tǒng)的基本概念第21-23頁
·智能空間決策支持系統(tǒng)的一般構(gòu)成第23-25頁
·人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在智能空間決策支持系統(tǒng)中的應(yīng)用第25-27頁
·神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)邏輯命題的表達(dá)與推理第25頁
·空間數(shù)學(xué)模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)第25頁
·基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空間知識學(xué)習(xí)與空間知識發(fā)現(xiàn)第25-26頁
·基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能空間決策支持系統(tǒng)第26頁
·基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能空間決策支持系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法第26-27頁
·本文研究的內(nèi)容第27-28頁
第二章 人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)第28-42頁
·人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展第28-29頁
·人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的基本原理和功能第29-32頁
·MP模型及其改進(jìn)第29-30頁
·Rumelhart的并行分布處理系統(tǒng)(簡稱PDP模型)第30-31頁
·人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的功能第31-32頁
·前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其主要算法第32-35頁
·線性閾值單元第32頁
·多層前饋網(wǎng)絡(luò)第32-33頁
·BP算法第33頁
·改進(jìn)BP算法收斂速度的措施第33-35頁
·反饋網(wǎng)絡(luò)與聯(lián)想存儲(chǔ)記憶第35-38頁
·自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第38-41頁
·小結(jié)第41-42頁
第三章 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和支持向量機(jī)第42-62頁
·引言第42-43頁
·機(jī)器學(xué)習(xí)的基本問題和方法第43-47頁
·機(jī)器學(xué)習(xí)問題的表述第43-44頁
·經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則第44-45頁
·復(fù)雜性與推廣能力第45-47頁
·統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的核心內(nèi)容第47-55頁
·學(xué)習(xí)過程一致性的條件第47-48頁
·函數(shù)集的學(xué)習(xí)性能與VC維第48-51頁
·推廣性的界第51-53頁
·結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化第53-55頁
·支持向量機(jī)第55-61頁
·最優(yōu)分類面第55-57頁
·廣義最優(yōu)分類面第57頁
·規(guī)范化超平面集的子集結(jié)構(gòu)第57-58頁
·支持向量機(jī)第58-61頁
·小結(jié)第61-62頁
第四章 人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)用于建立GIS空間數(shù)學(xué)模型第62-77頁
·引言第62-63頁
·地理信息系統(tǒng)中的空間數(shù)學(xué)模型第63-67頁
·地理信息系統(tǒng)中數(shù)學(xué)建模的基本過程第63-64頁
·數(shù)據(jù)回歸分析建模方法第64-67頁
·多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于建立GIS空間數(shù)學(xué)模型第67-68頁
·神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于地理信息系統(tǒng)建模的基本原理第67頁
·采用BP網(wǎng)絡(luò)建立GIS數(shù)學(xué)模型的實(shí)現(xiàn)方法第67-68頁
·BP網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)選擇問題第68頁
·多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)算法第68-71頁
·權(quán)重貢獻(xiàn)率和關(guān)鍵神經(jīng)節(jié)點(diǎn)第68-70頁
·模型變量的選擇第70-71頁
·人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)建立空間數(shù)學(xué)模型實(shí)例第71-75頁
·問題的提出第71-72頁
·模型假設(shè)第72頁
·分析與建模第72-75頁
·小結(jié)第75-77頁
第五章 基于人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的空間知識表達(dá)與推理第77-104頁
·引言第77-78頁
·基于符號方法的空間知識表達(dá)于推理第78-84頁
·邏輯知識表達(dá)第78-80頁
·語義網(wǎng)第80-82頁
·框架第82-84頁
·基于模糊邏輯的空間知識表達(dá)與推理第84-89頁
·模糊邏輯的概念第84頁
·模糊命題第84-86頁
·模糊復(fù)合規(guī)則第86-87頁
·模糊IF-THEN規(guī)則第87頁
·模糊推理第87-89頁
·基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空間知識表達(dá)與推理第89-96頁
·邏輯運(yùn)算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表達(dá)第89-93頁
·規(guī)則知識的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表達(dá)第93-95頁
·基于知識的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)第95-96頁
·基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不確定空間知識的表達(dá)與推理第96-103頁
·模糊邏輯的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法表達(dá)第96-98頁
·不確定知識的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表達(dá)第98-99頁
·基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不確定空間知識的表達(dá)與推理應(yīng)用實(shí)例第99-103頁
·小結(jié)第103-104頁
第六章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于空間數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)第104-125頁
·引言第104-107頁
·數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining,DM)第104-105頁
·空間數(shù)據(jù)挖掘(Spatial Data Mining,,SDM)第105-107頁
·神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于空間數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)第107-110頁
·常用的空間數(shù)據(jù)挖掘方法第107-108頁
·神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在空間數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用第108-110頁
·動(dòng)態(tài)自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)第110-117頁
·動(dòng)態(tài)自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)第110-111頁
·動(dòng)態(tài)自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)算法第111-115頁
·GSOM網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的控制第115-117頁
·基于GSOM的空間聚類知識發(fā)現(xiàn)第117-124頁
·空間聚類概述第117-119頁
·基于SOM的空間聚類第119-121頁
·基于GSOM的空間聚類第121-124頁
·小結(jié)第124-125頁
第七章 結(jié)論與展望第125-127頁
參考文獻(xiàn)第127-133頁
在讀博士期間發(fā)表的論文第133-135頁
論文編號BS987782,這篇論文共135頁
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本文編號:51433
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