基于粗糙集汽车安全检测系统建模及应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·粗糙集的优势及发展趋势 | 第11-12页 |
| ·课题研究内容 | 第12-14页 |
| 2 粗糙集理论与决策规则分析 | 第14-24页 |
| ·粗糙集理论 | 第14-21页 |
| ·知识的含义与表示 | 第14-15页 |
| ·粗糙集定义与性质 | 第15-17页 |
| ·粗糙集的数字特征 | 第17-19页 |
| ·属性约简 | 第19-21页 |
| ·决策表 | 第21页 |
| ·决策规则分析 | 第21-23页 |
| ·决策规则与算法 | 第21-22页 |
| ·决策规则的度量 | 第22-23页 |
| ·决策规则应用 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 3 基于SOM的连续属性离散化 | 第24-35页 |
| ·连续属性离散化的意义 | 第24页 |
| ·连续属性离散化分类及常用离散化方法 | 第24-25页 |
| ·常用离散化方法 | 第25-28页 |
| ·SOM的连续属性离散化 | 第28-34页 |
| ·SOM神经网络的来源 | 第28-29页 |
| ·SOM神经网络的概念 | 第29页 |
| ·SOM神经网络拓扑的结构 | 第29-31页 |
| ·SOM离散化 | 第31-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 4 基于粗糙集汽车被动安全系统建模分析 | 第35-44页 |
| ·汽车被动安全的概述 | 第35页 |
| ·粗糙集系统建模的方法 | 第35-36页 |
| ·发动机故障检测系统 | 第36-37页 |
| ·规则提取 | 第37-42页 |
| ·故障数据诊断 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 5 基于粗糙集汽车主动安全系统建模分析 | 第44-54页 |
| ·汽车主动安全的概述 | 第44页 |
| ·汽车主动安全的行为 | 第44-45页 |
| ·信号矩阵和状态矩阵分析 | 第45-46页 |
| ·基于粗糙集与BP相结合的驾驶状态研究 | 第46-53页 |
| ·人工神经网络的概述 | 第46-48页 |
| ·人工神经网络的设计 | 第48-49页 |
| ·构造训练样本集 | 第49-51页 |
| ·训练及仿真结果 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 6 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 攻读硕士期间发表学术论文情况 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
