| 目录 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-15页 |
| ·本文研究背景 | 第9-12页 |
| ·BP神经网络研究背景 | 第9-10页 |
| ·粗糙集研究背景 | 第10-11页 |
| ·气象数据修复研究背景 | 第11-12页 |
| ·主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·组织结构 | 第13页 |
| ·本章小结 | 第13-15页 |
| 第2章 相关理论 | 第15-29页 |
| ·BP神经网络 | 第15-22页 |
| ·BP神经网络的基本原理 | 第15-16页 |
| ·BP神经网络的结构 | 第16页 |
| ·BP神经网络的算法描述 | 第16-21页 |
| ·BP神经网络算法的缺点 | 第21-22页 |
| ·CPA相关性剪枝算法 | 第22-23页 |
| ·相关性概念 | 第22页 |
| ·相关性的计算 | 第22-23页 |
| ·粗糙集的基本理论 | 第23-28页 |
| ·粗糙集简介 | 第23-24页 |
| ·粗糙集基本理论 | 第24-27页 |
| ·属性约简算法 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 改进的BP神经网络剪枝算法 | 第29-41页 |
| ·变学习率和附加动量的相关性剪枝算法 | 第29-31页 |
| ·变学习率和附加动量方法 | 第29-30页 |
| ·相关性剪枝算法 | 第30-31页 |
| ·基于变学习率和附加动量的神经网络相关性剪枝算法 | 第31-34页 |
| ·实验验证及算法性能分析 | 第34-36页 |
| ·数据集及参数设置 | 第34-35页 |
| ·不同BP神经网络的性能对比 | 第35-36页 |
| ·LMCPA神经网络在不同参数下性能分析 | 第36-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于粗糙集和LMCPA神经网络的气象数据修复算法 | 第41-51页 |
| ·气象数据修复算法 | 第41-43页 |
| ·实验结果 | 第43-50页 |
| ·数据集 | 第43-45页 |
| ·数据预处理 | 第45-46页 |
| ·粗糙集属性约简 | 第46-47页 |
| ·基于LMCPA神经网络的气象数据修复 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 总结及展望 | 第51-53页 |
| ·总结 | 第51页 |
| ·展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57页 |