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1、華東師范大學(xué)碩士學(xué)位論文基于非參數(shù)統(tǒng)計方法的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與討論姓名：沈汀潔申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：概率論與數(shù)理統(tǒng)計指導(dǎo)教師：張日權(quán)20100501ABSTRACT一堡丕塑整太堂亟迨塞2—__————————●—_____—————_—————__—__________●__●●_____●_———_—_—___——_____P—————一ABSTRACTThispaperproposesnewmethodstotheestimati
2、onofpartialvariable渺efficientlinearmodelandnonlinearperceptronItprovidesfurthertheoreticalbasisfortheapplicationofvariablecoefficientmodelandNeuralNetworkbycombiningthetwomethodwitheachotherThefirstchapterisanintroductio
3、n，whichisaretrospecttothebackgroundknowledgeofArtificialNeuralNetworkandpartialvariablecoefficientlinearmodel，givesdetailsofbasicmodel，learningobjectivesaadlearningalgorithmforthefuzzyperceptronandnonlinearweighsperceptr
4、on，andpointstheadvantageanddisadvantageofthemodelsappliedtotherealityChaptertwopresentstheperceptronestimatedmethodtothepartialvariablecoefficientlinearmodelFirst，itproposesperceptronestimatedmethodtomultilinearregressio
5、nmodel，withwhichtosolvetheestimationproblemofnonparametricregressionusingfuzzyperceptronmodelanditsalgorithmAndthenIcomparedthesimulationresultofthepartialvariablecoefficientlinearInodelestimationmethodbasedonperceptronw
6、ithcurrentlocallinearestimationmethodChapterthreeaimsatnonlinearweightsperceptronbasedonlocallinearestimationmethodFortheresearchofpreviousauthor，thereisnospecificexpressionstothenonlinearweightsperceptronTherefore，itcan
7、’tbeappliedtotherealityThischapterproposestheestimationmethodofnonlinearweightsperceptronusinglocallinearmethodforprovidingfurthertheoreticalbasistotheNeuralNetworkperceptron，anddiscoversthatthereisawiderapplicationtothe
8、nonlinearperceptroncomparedtothetraditionalperceptronbystimulatingChapterfouremphasizesongeneralizationofnonlinearweightperceptronKeywords：non—parametricregression，partialvariablecoefficientlinearmodel，fuzzyperceptron，no
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