人工神经元网络在智能空间决策支持系统中的应用研究

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人工神经元网络在智能空间决策支持系统中的应用研究

     论文目录

摘要第1-6页

Abstract第6-12页

引言第12-15页

第一章 概述第15-28页

   ·研究背景第15-18页

   ·空间决策的复杂性第18-21页

   ·空间决策支持系统的基本概念第21-23页

   ·智能空间决策支持系统的一般构成第23-25页

   ·人工神经元网络在智能空间决策支持系统中的应用第25-27页

     ·神经网络实现逻辑命题的表达与推理第25页

     ·空间数学模型的神经网络实现第25页

     ·基于神经网络的空间知识学习与空间知识发现第25-26页

     ·基于神经网络的智能空间决策支持系统第26页

     ·基于神经网络的智能空间决策支持系统的实现方法第26-27页

   ·本文研究的内容第27-28页

第二章 人工神经元网络第28-42页

   ·人工神经元网络的发展第28-29页

   ·人工神经元网络构成的基本原理和功能第29-32页

     ·MP模型及其改进第29-30页

     ·Rumelhart的并行分布处理系统(简称PDP模型)第30-31页

     ·人工神经元网络的功能第31-32页

   ·前馈神经网络及其主要算法第32-35页

     ·线性阈值单元第32页

     ·多层前馈网络第32-33页

     ·BP算法第33页

     ·改进BP算法收敛速度的措施第33-35页

   ·反馈网络与联想存储记忆第35-38页

   ·自组织神经网络第38-41页

   ·小结第41-42页

第三章 统计学习理论和支持向量机第42-62页

   ·引言第42-43页

   ·机器学习的基本问题和方法第43-47页

     ·机器学习问题的表述第43-44页

     ·经验风险最小化原则第44-45页

     ·复杂性与推广能力第45-47页

   ·统计学习理论的核心内容第47-55页

     ·学习过程一致性的条件第47-48页

     ·函数集的学习性能与VC维第48-51页

     ·推广性的界第51-53页

     ·结构风险最小化第53-55页

   ·支持向量机第55-61页

     ·最优分类面第55-57页

     ·广义最优分类面第57页

     ·规范化超平面集的子集结构第57-58页

     ·支持向量机第58-61页

   ·小结第61-62页

第四章 人工神经元网络用于建立GIS空间数学模型第62-77页

   ·引言第62-63页

   ·地理信息系统中的空间数学模型第63-67页

     ·地理信息系统中数学建模的基本过程第63-64页

     ·数据回归分析建模方法第64-67页

   ·多层神经网络用于建立GIS空间数学模型第67-68页

     ·神经网络用于地理信息系统建模的基本原理第67页

     ·采用BP网络建立GIS数学模型的实现方法第67-68页

     ·BP网络模型结构选择问题第68页

   ·多层神经网络的改进算法第68-71页

     ·权重贡献率和关键神经节点第68-70页

     ·模型变量的选择第70-71页

   ·人工神经元网络建立空间数学模型实例第71-75页

     ·问题的提出第71-72页

     ·模型假设第72页

     ·分析与建模第72-75页

   ·小结第75-77页

第五章 基于人工神经元网络的空间知识表达与推理第77-104页

   ·引言第77-78页

   ·基于符号方法的空间知识表达于推理第78-84页

     ·逻辑知识表达第78-80页

     ·语义网第80-82页

     ·框架第82-84页

   ·基于模糊逻辑的空间知识表达与推理第84-89页

     ·模糊逻辑的概念第84页

     ·模糊命题第84-86页

     ·模糊复合规则第86-87页

     ·模糊IF-THEN规则第87页

     ·模糊推理第87-89页

   ·基于神经网络的空间知识表达与推理第89-96页

     ·逻辑运算的神经网络表达第89-93页

     ·规则知识的神经网络表达第93-95页

     ·基于知识的神经网络的改进第95-96页

   ·基于神经网络的不确定空间知识的表达与推理第96-103页

     ·模糊逻辑的神经网络方法表达第96-98页

     ·不确定知识的神经网络表达第98-99页

     ·基于神经网络的不确定空间知识的表达与推理应用实例第99-103页

   ·小结第103-104页

第六章 神经网络用于空间数据挖掘与知识发现第104-125页

   ·引言第104-107页

     ·数据挖掘(Data Mining，DM)第104-105页

     ·空间数据挖掘(Spatial Data Mining，，SDM)第105-107页

   ·神经网络用于空间数据挖掘与知识发现第107-110页

     ·常用的空间数据挖掘方法第107-108页

     ·神经网络在空间数据挖掘中的应用第108-110页

   ·动态自组织特征映射网络第110-117页

     ·动态自组织特征映射网络第110-111页

     ·动态自组织特征映射网络算法第111-115页

     ·GSOM网络规模的控制第115-117页

   ·基于GSOM的空间聚类知识发现第117-124页

     ·空间聚类概述第117-119页

     ·基于SOM的空间聚类第119-121页

     ·基于GSOM的空间聚类第121-124页

   ·小结第124-125页

第七章 结论与展望第125-127页

参考文献第127-133页

在读博士期间发表的论文第133-135页

论文编号BS987782，这篇论文共135页
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