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基于混合编程ANN信息处理软件的研究与实现

作　者: 巫建华
导　师: 刘超
学　校: 江西师范大学
专　业: 计算机科学与技术
关键词: 混合编程神经网络 MATLAB VC++ SQL Server
分类号: TP311.52
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 25次
引　用: 1次
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内容摘要

随着人工神经网络理论研究的不断深入,因其具有存储、计算和自适应学习等能力,已在许多领域得到广泛应用,利用神经网络模型与算法进行信息处理更是随处可见。MATLAB是当前最为流行的科学计算软件,它提供了大量神经网络函数,强有力地支持了人工神经网络应用。但还是需要工程技术人员花不少的精力学习MATLAB软件的编程环境,并且该编程环境存在着诸如保密性差、对底层的数据访问不够灵活、操作使用极其严格等问题。因此,迫切需要开发一个具有神经网络计算功能、只需要了解神经网络的一般知识就可应用它解决问题、操作界面友好、保密性灵活性强等特点的神经网络信息处理软件。其于该需求,本课题以MATLAB软件、VC++开发环境、SQL Server数据库混合编程的方法为基础,实现神经网络信息处理软件。论文首先从神经网络应用的广泛性和利用MATLAB软件实现神经网络模型中存在的问题出发,分析了将MATLAB软件、VC++、SQL Server三种环境混合一起编程,开发出操作方便、使用神经网络处理信息简单的神经网络信息处理软件的必要性、目的和需要解决的难点---- MATLAB与VC++之间的MATLAB引擎的混合编程、VC++与SQL之间的ADO连接、MATLAB与SQL之间的MATLAB数据库工具箱使用,进而对混合编程中的相互间的程序或函数的调用、数据的交换、数据格式的转换等技术进行了研究。其次,介绍了人工神经网络的基本知识和MATLAB软件、VC++、SQL Server三种环境以及MATLAB软件神经网络工具箱中的函数,分析了三种环境混合编程的优势----SQL Server强大的数据存储能力、MATLAB强大的科学计算能力、VC++灵活的编程能力与操作界面的实现能力,明确了在开发神经网络信息处理软件时各自的功能作用。最后,在总结采用神经网络处理信息的一般过程和业务的基础上,开展了神经网络信息处理软件功能与非功能需求分析和模块与数据库设计,建立了软件的功能层次模型和体系结构并编程实现。通过功能测试,开发的软件达到预期效果,具有实用价值。全文分为6章,第1章为绪论部分,综述本文的研究背景、论文研究目的和意义等;第2章为人工网络与编程环境的介绍;第3章为混合编程技术的研究;第4章为ANN信息处理软件的分析与设计;第5章为软件实现与测试;第6章为总结与展望。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-8
第1章绪论  8-15
  1.1 课题研究的背景  8-12
    1.1.1 课题研究的意义  8-9
    1.1.2 国内外研究现状  9-11
    1.1.3 课题研究的可行性分析  11-12
  1.2 课题研究的概述  12-13
    1.2.1 课题研究的目标与内容  12
    1.2.2 课题研究拟解决的关键问题与创新点  12-13
    1.2.3 课题研究的基础  13
  1.3 论文的组织结构  13-15
第2章人工神经网络与编程环境  15-27
  2.1 人工神经网络  15-20
    2.1.1 人工神经网络及其分类  15-16
    2.1.2 人工神经网络的学习规则  16-17
    2.1.3 BP 神经网络模型  17-19
    2.1.4 RBF 神经网络  19-20
  2.2 MATLAB 软件及其神经网络工具箱  20-24
    2.2.1 MATLAB 软件  20-22
    2.2.2 MATLAB 软件中的神经网络工具箱  22-24
  2.3 Visual C++与SQL Server  24-27
    2.3.1 Microsoft Visual C++  24-26
    2.3.2 SQL Server  26-27
第3章 MATLAB 与VC++、SQL 混合编程的技术方法  27-37
  3.1 MATLAB 的数据格式与存储方式  27-29
    3.1.1 MATLAB 的数据类型  27
    3.1.2 MATLAB 的数据存储方式  27-29
  3.2 VC++与SQL Server 的数据类型与存储格式  29-31
    3.2.1 VC++的数据类型与存储方式  29-30
    3.2.2 SQL Server 的数据存储与输入输出  30-31
  3.3 MATLAB 与VC++混合编程的技术方法  31-34
    3.3.1 MATLAB 接口  31-32
    3.3.2 MATLAB 混合编程方法  32-33
    3.3.3 MATLAB 与VC 数据类型转换方式  33-34
  3.4 MATLAB 与VC++数据库访问的技术方法  34-37
    3.4.1 MATLAB 访问数据库的技术方法  34-35
    3.4.2 Visual C++访问数据库的技术方法  35-37
第4章神经网络信息处理软件的分析与设计  37-47
  4.1 软件的需求分析  37-41
    4.1.1 业务需求  37-38
    4.1.2 功能需求  38-40
    4.1.3 非功能需求  40-41
  4.2 软件的体系结构  41-43
    4.2.1 MVC 软件体系结构  41
    4.2.2 ANN 信息处理软件体系结构  41-43
  4.3 软件模块与数据库的设计  43-47
    4.3.1 软件模块设计  43-45
    4.3.2 数据库设计  45-47
第5章神经网络信息处理软件的实现  47-59
  5.1 软件开发与运行环境的配置安装  47-49
    5.1.1 软件开发与运行环境  47-48
    5.1.2 开发环境配置  48-49
    5.1.3 创建工程与设置  49
  5.2 软件模块的实现  49-54
    5.2.1 软件主界面  49-50
    5.2.2 数据参数的输入  50-52
    5.2.3 学习训练与泛化  52-54
  5.3 软件功能测试  54-59
第6章总结与展望  59-61
  6.1 总结  59
  6.2 展望  59-61
参考文献  61-63
致谢  63-64
在读期间公开发表论文（著）及科研情况  64

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