基于回溯式搜索算法的隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化及應(yīng)用

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1、分類號：ＴＰ３９１單位代碼：１０４２２密級：２０１Ｍ３２７８；學(xué)號鑛人乂乂芝ＳＨＡＮＤＯＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ碩±學(xué)位論文ＴｈｅｓｉｓｆｏｒＭａｓｔｅｒＤｅｇｒｅｅ論文題目：碁于回溯式據(jù)索算法的艇訊神經(jīng)巧絡(luò)錠化及應(yīng)用Ｒ巧ＥＡＲ飢日ＭＯＰＴＩＭＩＺ…ＧＴＨＥＮＥＵＲＡＬＮＣＴＷ０ＲＫＷ＇；ＴＨＲＡＫＤ撫巧ＥＩＧＨＴＳＢＹＢＡＣＫＴＲＡＣＫＩＮＧＳＥＡＲＣＨ＊ＡＬ（２ＪＲＩＴＨＭＡＮＤＩＴＳＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮ作者姓名式巧滿培養(yǎng)單位巧莫訊科學(xué)與巧義學(xué)熱＇專業(yè)名稱

2、較件三．程指導(dǎo)教師巧公平教巧—合作導(dǎo)師＜２？７：＾年６月加日分類號ＴＰ３９１單位代碼：１０４２２：密級；學(xué)號：２０１３１３２７８ＳＨＡＮＤＯＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ碩±學(xué)位論文ＴｈｅｓｉｓｆｏｒＭａｓｔｅｒＤｅｒｅｅｇ論文題目：基于回溯式捜索巧法的隨祝神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化及應(yīng)用ＲＥＳＥＡＲＣＨＱＮ０ＰＴＩＭＩＺ…ＧＴＨＥＮＥＵＲＡＬ化ＴＷ０ＲＫＷ＂ＨＲＡＮＤＯＭＷＥＩＧＨ＂ＢＹＢＡＣＫＴＲＡＣＫＩＮＧＳＥＡＲＣＨＡＬＧＯＲＩＴＨＭＡＮＤＩＴＳＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯ

3、Ｎ作者姓名王冰清培養(yǎng)單位計(jì)算?？茖W(xué)與技術(shù)學(xué)院專業(yè)名稱軟件工程指導(dǎo)教師揚(yáng)公平教巧合作導(dǎo)師２０１６年６月３０日原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究所取得的成果。除文中己經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體己經(jīng)發(fā)表或撰寫過的科研成果。對本文的研究作出重要貢獻(xiàn)的個人和集體，均己在文中明確方式標(biāo)明。本聲明的法律責(zé)任由本人承擔(dān)。Ｉ－２論文作者簽名：考日期：關(guān)于學(xué)位論文使用授權(quán)的聲明本人完全了解山東大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校

4、保留或向國家有關(guān)部口或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱；本人授權(quán)山東大學(xué)可將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可Ｗ采用影印、縮印或其他復(fù)制手段保存論文和匯編本學(xué)位論文。（保密論文在解密后應(yīng)遵守此規(guī)定）：屯八；日期Ｉ’論文作者簽名王導(dǎo)師答名：Ｉ山東大學(xué)碩±學(xué)位論文目錄摘要ＩＡＢＳＴＲＡＣＴＩｌｌ第一章緒論１１１．１研巧背景１丄１隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)１１丄２進(jìn)化計(jì)算３１７．２國內(nèi)外研究現(xiàn)狀１．３本文研巧問題８１．４本文組織結(jié)構(gòu)８第二章基于回

5、溯式捜索算法優(yōu)化的隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)１０２１．回溯式搜索算法１０２．２基于回測式搜索算法優(yōu)化的隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型１３２１．２．１雙項(xiàng)約束的損失函數(shù)３２１．２．２基于回溯式搜索算法優(yōu)化的隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程４２１６．３實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析２１１．３．分類數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)６．２．３２回歸數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)２０２．３．３討論２３２．４本章小結(jié)２９第蘭章在視網(wǎng)膜血管分割中的應(yīng)用３１．１１３問題的提出３３．２視網(wǎng)膜血管分割效果與分析３２．４３３本章小結(jié)３第四章結(jié)論與展望３５４１．結(jié)論３５

6、．２５４展望３ｉ山東大學(xué)碩±學(xué)位論文參考文獻(xiàn)３７致謝４２研究生期間發(fā)表論文４３研巧生期間參加項(xiàng)目４４ｉｉ山東大學(xué)碩±學(xué)位論文ＴＨＥＳＩＳＡｂｓｔｒａｃｔｉｎＣｈｉｎｅｓｅＩｌＡｂｓｔｒａｃｔｉｎＥｎｇｌｉｓｈＩｌＣｈａｐｔｅｒ１Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ１１．１Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｏｆｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈ１１１．１１Ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｗｉｔｈｒａｎｄｏｍｗｅｉｈｔｓ．ｇ１１Ｅｖｏｔａｏｔ．．２ｌｕｉｏｎｒｙａｌｒｉｈｍ

7、３ｇ１２Ｓｔａｔｔ７．ｔｅｏｆｈｅａｒ１．３Ｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｂｌｅｍｓ８１４Ｏａｎｔｏ打ａｔｒｔｏｔｅｔｈｅｓｓ．ｒｇｉｚａｉｌｓｕｃｕｒｅｆｈｉ８Ｃｈａｐｔｅｒ２Ｔｈｅｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｗｉｔｈｒａｎｄｏｍｗｅｉｇｈｔｓｂａｓｅｄｏｎｂａｃｋｔｒａｃｋｉｎｇｓｅａｒｃｈａｌｇｏｒｉｔｈｍ１０２１Ｂｔｒｔ．ａｃｋａｃｋｉｎｇｓｅａｒｃｈａｌｏｒｉｈｍ１０ｇ２．２Ｔｈｅｍｏｄｅｌｏｆｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｗｉｔｈｒａｎｄｏｍ

8、ｗｅｉｇｈｔｓｉｍｐｒｏｖｅｄｂｙｂａｃｋｔｒａｃｋｉｎｇｓｅａｒｃｈａｌｇｏｒｉｔｈｍ１３