模糊熵及其在模糊系统优化中的应用
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-29页 |
| ·智能控制系统简述 | 第14-18页 |
| ·智能控制系统的描述 | 第14-15页 |
| ·智能控制的发展概况 | 第15-17页 |
| ·智能控制的核心—不确定性信息的智能处理 | 第17-18页 |
| ·不确定性信息度量的研究现状 | 第18-26页 |
| ·信息熵和最大熵方法 | 第18-21页 |
| ·模糊信息度量的研究概况 | 第21-26页 |
| ·本文的学术思想、技术路线和主要工作 | 第26-29页 |
| 第2章 模糊熵的研究:定量方法 | 第29-55页 |
| ·预备知识 | 第29-31页 |
| ·模糊熵的公理体系与定义 | 第31-38页 |
| ·模糊熵公理体系的回顾与分析 | 第31-34页 |
| ·模糊熵的定义 | 第34-36页 |
| ·模糊熵公式间的关系与性质 | 第36-38页 |
| ·σ-熵 | 第38-41页 |
| ·模糊熵的新定义及其性质 | 第41-50页 |
| ·模糊熵的新定义 | 第41-43页 |
| ·e*的可加性 | 第43-45页 |
| ·e*的唯一性 | 第45-49页 |
| ·关于模糊熵唯一性的说明 | 第49-50页 |
| ·模糊熵变化 | 第50-55页 |
| 第3章 模糊熵的研究:定性方法 | 第55-68页 |
| ·拟序和偏序 | 第55-58页 |
| ·模糊程度的精确表示和近似表示 | 第58-61页 |
| ·模糊程度的精确表示 | 第58-60页 |
| ·模糊程度的近似表示 | 第60-61页 |
| ·几个特殊序关系及其性质 | 第61-68页 |
| 第4章 模糊划分的模糊熵 | 第68-88页 |
| ·模糊划分的定义 | 第68-75页 |
| ·预备知识 | 第68-69页 |
| ·模糊划分的定义 | 第69-70页 |
| ·强模糊划分 | 第70-75页 |
| ·模糊划分的冗余度 | 第75-81页 |
| ·T-冗余度 | 第75-78页 |
| ·模糊划分的冗余度 | 第78-81页 |
| ·有限区间上模糊划分的模糊熵 | 第81-88页 |
| ·有限区间上模糊划分模糊熵的定义 | 第81-84页 |
| ·有限区间上线性模糊划分的模糊熵 | 第84-86页 |
| ·有限区间上模糊划分的清晰度 | 第86-88页 |
| 第5章 基于模糊划分的聚类有效性函数 | 第88-108页 |
| ·模糊聚类分析的概况 | 第88-90页 |
| ·一些基于模糊划分的聚类有效性函数 | 第90-95页 |
| ·划分系数和聚类有效性确定 | 第91-92页 |
| ·划分熵和聚类有效性确定 | 第92-93页 |
| ·可能性划分系数和聚类有效性确定 | 第93页 |
| ·可能性划分熵和聚类有效性确定 | 第93-95页 |
| ·模糊划分的模糊熵和清晰度作为聚类有效性函数 | 第95-108页 |
| ·有限论域上模糊划分模糊熵 | 第96-102页 |
| ·有限论域上模糊划分的清晰度 | 第102-105页 |
| ·聚类有效性判定 | 第105页 |
| ·比较性分析 | 第105-108页 |
| 第6章 模糊系统优化的最大模糊熵方法 | 第108-121页 |
| ·基于规则的模糊系统 | 第108-114页 |
| ·模糊系统的模型 | 第108-109页 |
| ·模糊模型的几个特性 | 第109-114页 |
| ·模糊系统的优化模型 | 第114-121页 |
| ·模糊系统的建模 | 第114-116页 |
| ·模糊系统的模糊熵 | 第116-117页 |
| ·模糊系统的清晰度 | 第117-118页 |
| ·模糊系统的优化模型 | 第118-121页 |
| 结论 | 第121-123页 |
| 致谢 | 第123-124页 |
| 参考文献 | 第124-134页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及科研成果 | 第134-135页 |
