基于模糊神经Petri网的离散事件动态系统建模研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| ·论题的来源 | 第12-13页 |
| ·论题的意义 | 第13-14页 |
| ·DEDS 简介 | 第14-16页 |
| ·统计性能层次 | 第14-15页 |
| ·代数层次 | 第15-16页 |
| ·逻辑层次 | 第16页 |
| ·Petri 网简介 | 第16-17页 |
| ·国内外发展现状及趋势 | 第17-19页 |
| ·本文研究内容和方法 | 第19-22页 |
| 第2章 Petri 网及相关理论 | 第22-32页 |
| ·Petri 网基本理论知识 | 第22-26页 |
| ·Petri 网的数学定义 | 第22-23页 |
| ·Petri 网的性质 | 第23-26页 |
| ·Petri 网的扩展 | 第26页 |
| ·模糊Petri 网的基本理论 | 第26-29页 |
| ·模糊集合的定义 | 第27页 |
| ·模糊Petri 网的定义 | 第27-29页 |
| ·模糊Petri 网的优缺点 | 第29页 |
| ·神经网络Petri 网的基本理论 | 第29-32页 |
| ·神经Petri 网 | 第29-30页 |
| ·模糊神经Petri 网的定义 | 第30-32页 |
| 第3章 模糊 Petri 网模糊推理的优化 | 第32-40页 |
| ·模糊推理 | 第32-35页 |
| ·一般性模糊产生式规则表示 | 第32-34页 |
| ·基于矩阵形式的模糊推理过程 | 第34-35页 |
| ·例证 | 第35-38页 |
| ·小结 | 第38-40页 |
| 第4章 模糊神经 Petri 网学习算法的优化 | 第40-48页 |
| ·神经网络模型 | 第40-44页 |
| ·Chebyshev 神经网络模型 | 第40-42页 |
| ·Takagi-Sugeno 模糊神经网络模型 | 第42-44页 |
| ·例证 | 第44-47页 |
| ·Chebyshev 模型例证 | 第44-45页 |
| ·Takagi-Sugeno 模型例证 | 第45-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第5章 模糊神经Petri 在物流系统中的应用 | 第48-60页 |
| ·建模步骤阐述以及理论补充 | 第48-50页 |
| ·建模的具体步骤 | 第48-49页 |
| ·相关理论补充 | 第49-50页 |
| ·应用背景 | 第50-53页 |
| ·模型的建立及调整 | 第53-58页 |
| ·问题的详细描述 | 第53-54页 |
| ·建立模型 | 第54-58页 |
| ·结论 | 第58-60页 |
| 第6章 结束语 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 详细摘要 | 第69-73页 |
