| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 引言 | 第8-22页 |
| 1.1 概述 | 第8页 |
| 1.2 研究背景和现状 | 第8-13页 |
| 1.2.1 知识优化的研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2.2 知识优化的研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.3 知识优化的应用 | 第12-13页 |
| 1.3 模糊知识优化相关理论基础 | 第13-14页 |
| 1.4 PSO算法 | 第14-18页 |
| 1.4.1 PSO算法的基本框架 | 第15页 |
| 1.4.2 PSO算法的数学基础 | 第15-18页 |
| 1.5 FCM算法 | 第18-20页 |
| 1.5.1 FCM算法的基本框架 | 第18-19页 |
| 1.5.2 FCM算法的数学基础 | 第19-20页 |
| 1.6 本文的研究内容及论文结构 | 第20-22页 |
| 第2章 基于粒子群优化算法的模糊知识优化 | 第22-32页 |
| 2.1 PSO算法简介 | 第22-24页 |
| 2.2 基于PSO算法的模糊知识优化 | 第24-29页 |
| 2.2.1 数据模糊划分 | 第24-25页 |
| 2.2.2 粒子编码 | 第25-26页 |
| 2.2.3 评价指标选取 | 第26-28页 |
| 2.2.4 粒子越界处理 | 第28-29页 |
| 2.3 实验分析 | 第29-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于FCM的小生境PSO算法优化模糊知识 | 第32-41页 |
| 3.1 PSO算法的适用性分析 | 第32-33页 |
| 3.2 小生境技术 | 第33-34页 |
| 3.3 基于FCMNPSO的模糊知识优化 | 第34-36页 |
| 3.3.1 FCM算法简介 | 第34-35页 |
| 3.3.2 基于FCM的小生境PSO算法（FCMNPSO） | 第35-36页 |
| 3.4 实验分析 | 第36-40页 |
| 3.4.1 实验一 | 第36-38页 |
| 3.4.2 实验二 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 模糊知识优化在编程学习风格诊断的应用 | 第41-54页 |
| 4.1 学习风格简介 | 第41-43页 |
| 4.2 编程学习风格诊断 | 第43-44页 |
| 4.3 模糊知识优化在编程学习风格诊断的应用 | 第44-53页 |
| 4.3.1 样本数据采集 | 第44-46页 |
| 4.3.2 专家提出规则 | 第46-48页 |
| 4.3.3 模糊知识库优化 | 第48-50页 |
| 4.3.4 实验分析 | 第50-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 总结与展望 | 第54-57页 |
| 5.1 总结 | 第54-55页 |
| 5.2 本文创新 | 第55页 |
| 5.3 未来研究方向 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第63页 |