| 摘要 | 第1-10页 |
| Abstract | 第10-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-37页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·模糊模型及特征 | 第14-19页 |
| ·T-S 模糊模型 | 第15页 |
| ·Mamdani 模糊模型 | 第15-16页 |
| ·其它模糊模型 | 第16-18页 |
| ·模糊模型特征 | 第18-19页 |
| ·模糊建模方法 | 第19-26页 |
| ·结构辨识 | 第20-23页 |
| ·参数辨识 | 第23-25页 |
| ·存在问题 | 第25-26页 |
| ·数据分组处理与客观聚类分析 | 第26-34页 |
| ·数据分组处理基本原理 | 第26-31页 |
| ·数据分组处理研究概述 | 第31-33页 |
| ·客观聚类分析研究概述 | 第33-34页 |
| ·本文结构安排 | 第34-37页 |
| 第二章 改进的鲁棒客观聚类分析 | 第37-63页 |
| ·引言 | 第37-38页 |
| ·聚类算法的鲁棒性 | 第38-40页 |
| ·客观聚类分析 | 第40-45页 |
| ·偶极子分级 | 第40-43页 |
| ·基于一致性准则的最优复杂度聚类 | 第43-45页 |
| ·改进客观聚类分析 | 第45-54页 |
| ·相对不相似性测度 | 第46-47页 |
| ·改进一致性准则 | 第47-48页 |
| ·鲁棒性分析 | 第48-54页 |
| ·算法步骤 | 第54页 |
| ·仿真研究 | 第54-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第三章 基于客观模糊聚类的鲁棒T-S 模糊辨识 | 第63-82页 |
| ·引言 | 第63-64页 |
| ·T-S 模糊辨识描述 | 第64-67页 |
| ·客观模糊聚类分析算法 | 第67-69页 |
| ·算法描述 | 第67-69页 |
| ·算法步骤 | 第69页 |
| ·基于客观模糊聚类的鲁棒T-S 模糊辨识算法 | 第69-72页 |
| ·算法描述 | 第69-70页 |
| ·后件参数辨识 | 第70-71页 |
| ·算法步骤 | 第71-72页 |
| ·性能分析 | 第72-77页 |
| ·计算复杂性分析 | 第72-75页 |
| ·鲁棒性分析 | 第75-77页 |
| ·仿真研究 | 第77-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第四章 基于遗传——客观聚类的解释性T-S 模糊建模 | 第82-102页 |
| ·引言 | 第82-84页 |
| ·T-S 模型的解释性 | 第84-87页 |
| ·规则解释性 | 第84-86页 |
| ·规则库解释性 | 第86-87页 |
| ·基于遗传——客观聚类的解释性T-S 模糊建模算法 | 第87-96页 |
| ·基于客观聚类的模糊划分内在约简 | 第88-91页 |
| ·基于局部误差准则的模糊划分扩展 | 第91-92页 |
| ·基于遗传算法的模糊划分优选 | 第92-96页 |
| ·算法步骤 | 第96页 |
| ·仿真研究 | 第96-101页 |
| ·本章小结 | 第101-102页 |
| 第五章 基于进化——客观聚类的Mamdani 模糊建模 | 第102-117页 |
| ·引言 | 第102-103页 |
| ·Mamdani 模型的解释性 | 第103-105页 |
| ·基于进化——客观聚类的Mamdani 模糊建模算法 | 第105-113页 |
| ·基于客观聚类的简明模糊辨识 | 第106-108页 |
| ·基于(1+1)进化策略的语义参数优化 | 第108-113页 |
| ·算法步骤 | 第113页 |
| ·仿真研究 | 第113-116页 |
| ·本章小结 | 第116-117页 |
| 第六章 总结与展望 | 第117-120页 |
| 参考文献 | 第120-132页 |
| 致谢 | 第132-133页 |
| 攻读博士学位期间的主要学术成果 | 第133页 |
