云模型理论及其应用研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 选题背景 | 第10页 |
| 1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.3 研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 本文主要工作和整体结构 | 第12-14页 |
| 2 云模型简介 | 第14-20页 |
| 2.1 云的基本理论 | 第14-15页 |
| 2.1.1 云的定义 | 第14页 |
| 2.1.2 云的数字特征 | 第14-15页 |
| 2.2 正态云模型 | 第15-17页 |
| 2.2.1 正态云的定义 | 第15页 |
| 2.2.2 正态云的密度函数 | 第15-16页 |
| 2.2.3 正态云的数字特征及推导 | 第16-17页 |
| 2.3 正态云模型的推广 | 第17-20页 |
| 2.3.1 p阶正态云 | 第17页 |
| 2.3.2 p阶正态云的数字特征 | 第17-20页 |
| 3 正态云发生器 | 第20-24页 |
| 3.1 一阶正态云发生器 | 第20-22页 |
| 3.1.1 一阶正态正向云发生器 | 第20页 |
| 3.1.2 一阶正态云的逆向云发生器 | 第20-22页 |
| 3.2 m阶正态云发生器 | 第22-24页 |
| 4 极大似然估计理论下的逆向云算法 | 第24-32页 |
| 4.1 极大似然估计理论 | 第24-25页 |
| 4.2 基于极大似然估计的逆向云算法 | 第25页 |
| 4.3 计算机仿真结果 | 第25-32页 |
| 5 贝叶斯理论下的逆向云算法 | 第32-36页 |
| 5.1 贝叶斯理论 | 第32-33页 |
| 5.2 基于贝叶斯理论下的逆向云算法 | 第33-34页 |
| 5.3 计算机仿真结果 | 第34-36页 |
| 6 结论与展望 | 第36-38页 |
| 参考文献 | 第38-40页 |
| 致谢 | 第40-42页 |
| 在校期间的科研成果 | 第42页 |
