一类基于模糊神经网络的控制图模式识别系统
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-13页 |
| 第一章 前言 | 第13-21页 |
| ·课题研究背景、目的和意义 | 第13-14页 |
| ·相关技术文献综述 | 第14-18页 |
| ·控制图模式识别 | 第14-15页 |
| ·基于神经网络的控制图模式识别 | 第15-17页 |
| ·模糊神经网络技术 | 第17-18页 |
| ·论文主要内容与结构安排 | 第18-21页 |
| 第二章 基于模糊神经网络的控制图模式识别方法 | 第21-43页 |
| ·控制图模式及其判别准则 | 第21-24页 |
| ·控制图模式 | 第21-23页 |
| ·控制图模式判别准则 | 第23-24页 |
| ·控制图模式识别模糊神经网络HyIntNet | 第24-34页 |
| ·控制图判别模糊规则的提取 | 第24-25页 |
| ·HyIntNet网络拓扑结构 | 第25-27页 |
| ·HyIntNet网络设计 | 第27-31页 |
| ·HyIntNet网络的学习算法 | 第31-34页 |
| ·实例研究 | 第34-41页 |
| ·HyIntNet网络程序设计与实现 | 第34-37页 |
| ·仿真与分析 | 第37-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第三章 面向广义过程对象的控制图模式识别系统 | 第43-59页 |
| ·广义过程对象 | 第43-49页 |
| ·问题的提出 | 第43页 |
| ·广义过程对象模型及其特征参数 | 第43-45页 |
| ·广义过程对象的控制图模式 | 第45-49页 |
| ·特征参数对控制图模式识别的影响 | 第49-51页 |
| ·控制图模式识别系统 | 第51-53页 |
| ·系统的框架结构 | 第51-52页 |
| ·模式识别网络设计 | 第52-53页 |
| ·实例研究 | 第53-57页 |
| ·Pensim青霉素发酵过程概述 | 第53-54页 |
| ·实验及分析 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第四章 应用系统的设计与实现 | 第59-69页 |
| ·总体设计 | 第59-60页 |
| ·功能模块设计 | 第59页 |
| ·数据访问方法 | 第59-60页 |
| ·开发环境及工具 | 第60页 |
| ·软件设计 | 第60-63页 |
| ·系统功能类设计 | 第60-61页 |
| ·系统对话框设计 | 第61-63页 |
| ·应用系统软件实现 | 第63-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 结论与展望 | 第69-71页 |
| ·结论 | 第69-70页 |
| ·展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第77-79页 |
| 作者及导师简介 | 第79-81页 |
| 硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 | 第81-82页 |
