基于粗糙集的动态模糊神经网络结构研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-11页 |
| ·主要工作 | 第11页 |
| ·论文结构 | 第11-12页 |
| 第2章 动态模糊神经网络 | 第12-20页 |
| ·动态模糊神经网络概述 | 第12页 |
| ·动态模糊神经网络的结构模型 | 第12-14页 |
| ·动态模糊神经网络算法 | 第14-19页 |
| ·系统误差 | 第14-15页 |
| ·可容纳边界 | 第15页 |
| ·分级学习 | 第15-16页 |
| ·前提参数分配 | 第16-17页 |
| ·结果参数确定 | 第17-18页 |
| ·修剪技术 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 粗糙集基础理论 | 第20-30页 |
| ·粗糙集理论概述 | 第20页 |
| ·粗糙集理论概念 | 第20-22页 |
| ·知识与知识库 | 第20-21页 |
| ·知识约简与核 | 第21页 |
| ·相对约简与相对核 | 第21-22页 |
| ·知识表达系统 | 第22页 |
| ·决策表 | 第22-23页 |
| ·决策表基本概念 | 第22-23页 |
| ·决策表知识约简 | 第23页 |
| ·决策表知识约简算法 | 第23-28页 |
| ·决策表的盲目删除属性约简 | 第24-25页 |
| ·基于Pawlak属性重要度的决策表属性约简 | 第25-26页 |
| ·基于互信息的决策表属性约简 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第4章 基于粗糙集的动态模糊神经网络结构研究 | 第30-44页 |
| ·输入降维 | 第30-32页 |
| ·修剪网络 | 第32-41页 |
| ·构建决策表 | 第32-35页 |
| ·约简决策表 | 第35-39页 |
| ·基于粗糙集的动态模糊神经网络结构优化 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-44页 |
| 第5章 实验仿真 | 第44-52页 |
| ·Herminte函数逼近 | 第44-47页 |
| ·Mackey-Glass时间序列预测 | 第47-49页 |
| ·非线性动态系统辨识 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第6章 结论及展望 | 第52-54页 |
| ·工作小结 | 第52页 |
| ·工作展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 发表文章 | 第60页 |
