本文關鍵詞：人工神經元網絡在智能空間決策支持系統(tǒng)中的應用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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博士論文    

人工神經元網絡在智能空間決策支持系統(tǒng)中的應用研究

     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)的一般構成第23-25頁

   ·人工神經元網絡在智能空間決策支持系統(tǒng)中的應用第25-27頁

     ·神經網絡實現(xiàn)邏輯命題的表達與推理第25頁

     ·空間數(shù)學模型的神經網絡實現(xiàn)第25頁

     ·基于神經網絡的空間知識學習與空間知識發(fā)現(xiàn)第25-26頁

     ·基于神經網絡的智能空間決策支持系統(tǒng)第26頁

     ·基于神經網絡的智能空間決策支持系統(tǒng)的實現(xiàn)方法第26-27頁

   ·本文研究的內容第27-28頁

第二章 人工神經元網絡第28-42頁

   ·人工神經元網絡的發(fā)展第28-29頁

   ·人工神經元網絡構成的基本原理和功能第29-32頁

     ·MP模型及其改進第29-30頁

     ·Rumelhart的并行分布處理系統(tǒng)(簡稱PDP模型)第30-31頁

     ·人工神經元網絡的功能第31-32頁

   ·前饋神經網絡及其主要算法第32-35頁

     ·線性閾值單元第32頁

     ·多層前饋網絡第32-33頁

     ·BP算法第33頁

     ·改進BP算法收斂速度的措施第33-35頁

   ·反饋網絡與聯(lián)想存儲記憶第35-38頁

   ·自組織神經網絡第38-41頁

   ·小結第41-42頁

第三章 統(tǒng)計學習理論和支持向量機第42-62頁

   ·引言第42-43頁

   ·機器學習的基本問題和方法第43-47頁

     ·機器學習問題的表述第43-44頁

     ·經驗風險最小化原則第44-45頁

     ·復雜性與推廣能力第45-47頁

   ·統(tǒng)計學習理論的核心內容第47-55頁

     ·學習過程一致性的條件第47-48頁

     ·函數(shù)集的學習性能與VC維第48-51頁

     ·推廣性的界第51-53頁

     ·結構風險最小化第53-55頁

   ·支持向量機第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構第57-58頁

     ·支持向量機第58-61頁

   ·小結第61-62頁

第四章 人工神經元網絡用于建立GIS空間數(shù)學模型第62-77頁

   ·引言第62-63頁

   ·地理信息系統(tǒng)中的空間數(shù)學模型第63-67頁

     ·地理信息系統(tǒng)中數(shù)學建模的基本過程第63-64頁

     ·數(shù)據回歸分析建模方法第64-67頁

   ·多層神經網絡用于建立GIS空間數(shù)學模型第67-68頁

     ·神經網絡用于地理信息系統(tǒng)建模的基本原理第67頁

     ·采用BP網絡建立GIS數(shù)學模型的實現(xiàn)方法第67-68頁

     ·BP網絡模型結構選擇問題第68頁

   ·多層神經網絡的改進算法第68-71頁

     ·權重貢獻率和關鍵神經節(jié)點第68-70頁

     ·模型變量的選擇第70-71頁

   ·人工神經元網絡建立空間數(shù)學模型實例第71-75頁

     ·問題的提出第71-72頁

     ·模型假設第72頁

     ·分析與建模第72-75頁

   ·小結第75-77頁

第五章 基于人工神經元網絡的空間知識表達與推理第77-104頁

   ·引言第77-78頁

   ·基于符號方法的空間知識表達于推理第78-84頁

     ·邏輯知識表達第78-80頁

     ·語義網第80-82頁

     ·框架第82-84頁

   ·基于模糊邏輯的空間知識表達與推理第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

   ·基于神經網絡的空間知識表達與推理第89-96頁

     ·邏輯運算的神經網絡表達第89-93頁

     ·規(guī)則知識的神經網絡表達第93-95頁

     ·基于知識的神經網絡的改進第95-96頁

   ·基于神經網絡的不確定空間知識的表達與推理第96-103頁

     ·模糊邏輯的神經網絡方法表達第96-98頁

     ·不確定知識的神經網絡表達第98-99頁

     ·基于神經網絡的不確定空間知識的表達與推理應用實例第99-103頁

   ·小結第103-104頁

第六章 神經網絡用于空間數(shù)據挖掘與知識發(fā)現(xiàn)第104-125頁

   ·引言第104-107頁

     ·數(shù)據挖掘(Data Mining，DM)第104-105頁

     ·空間數(shù)據挖掘(Spatial Data Mining，，SDM)第105-107頁

   ·神經網絡用于空間數(shù)據挖掘與知識發(fā)現(xiàn)第107-110頁

     ·常用的空間數(shù)據挖掘方法第107-108頁

     ·神經網絡在空間數(shù)據挖掘中的應用第108-110頁

   ·動態(tài)自組織特征映射網絡第110-117頁

     ·動態(tài)自組織特征映射網絡第110-111頁

     ·動態(tài)自組織特征映射網絡算法第111-115頁

     ·GSOM網絡規(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

   ·小結第124-125頁

第七章 結論與展望第125-127頁

參考文獻第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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