| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 水质评价国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 云模型在水科学领域的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 粗糙集在水科学领域的研究现状 | 第15页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第15-18页 |
| 第二章 基本理论 | 第18-27页 |
| 2.1 云模型理论 | 第18-22页 |
| 2.1.1 云的定义 | 第18页 |
| 2.1.2 云的数字特征 | 第18-19页 |
| 2.1.3 隶属云发生器 | 第19-21页 |
| 2.1.4 云发生器算法实现 | 第21-22页 |
| 2.2 粗糙集理论 | 第22-26页 |
| 2.2.1 知识与知识库 | 第22页 |
| 2.2.2 粗糙集的定义 | 第22-24页 |
| 2.2.3 知识约简 | 第24-25页 |
| 2.2.4 粗糙集处理的基本步骤 | 第25-26页 |
| 2.3 小结 | 第26-27页 |
| 第三章 改进的粗糙集和云模型的耦合方法 | 第27-35页 |
| 3.1 粗糙集权重的计算 | 第27-28页 |
| 3.2 改进的粗糙集 | 第28-29页 |
| 3.2.1 粗糙集条件信息熵的权重确定方法 | 第28页 |
| 3.2.2 改进的粗糙集条件信息熵权重确定方法 | 第28-29页 |
| 3.3 改进的粗糙集条件信息熵求权重实例 | 第29-31页 |
| 3.4 改进的粗糙集与云模型的耦合过程 | 第31-32页 |
| 3.5 改进的粗糙集-云模型耦合方法的水质评价过程 | 第32-34页 |
| 3.5.1 参数选择 | 第32页 |
| 3.5.2 评价指标权重的计算 | 第32-33页 |
| 3.5.3 评价过程 | 第33-34页 |
| 3.6 小结 | 第34-35页 |
| 第四章 我国代表性湖库的水体富营养化评价实例 | 第35-51页 |
| 4.1 改进的粗糙集-云模型耦合方法的水体富营养化评价方法 | 第35-45页 |
| 4.1.1 评价参数结果 | 第35-43页 |
| 4.1.2 最终评价结果 | 第43-45页 |
| 4.2 T-S模糊神经网络评价方法 | 第45-48页 |
| 4.2.1 T-S模糊神经网络的水体富营养化评价过程 | 第45-46页 |
| 4.2.2 T-S模糊神经网络的富营养化评价结果 | 第46-48页 |
| 4.3 对比结果 | 第48-49页 |
| 4.4 结果分析 | 第49-50页 |
| 4.5 小结 | 第50-51页 |
| 第五章 我国西南某饮用水水源地的水质评价实例 | 第51-61页 |
| 5.1 数据处理 | 第51页 |
| 5.2 改进的粗糙集-云模型的水质评价方法 | 第51-56页 |
| 5.2.1 评价参数结果 | 第51-54页 |
| 5.2.2 最终评价结果 | 第54-56页 |
| 5.3 T-S模糊神经网络的水质评价方法 | 第56-59页 |
| 5.3.1 T-S模糊神经网络的水质评价结果 | 第56-59页 |
| 5.4 评价结果对比 | 第59页 |
| 5.5 结果分析 | 第59-60页 |
| 5.6 小结 | 第60-61页 |
| 第六章 结论与展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 研究经历 | 第68-69页 |
