| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文主要研究内容及创新点 | 第11-12页 |
| 1.4 论文结构 | 第12页 |
| 1.5 本章小结 | 第12-13页 |
| 第二章 模糊神经网络与模糊信息粒的相关理论 | 第13-17页 |
| 2.1 模糊神经网络 | 第13-14页 |
| 2.1.1 模糊系统和神经网络的融合 | 第13页 |
| 2.1.2 模糊神经网络的结构 | 第13-14页 |
| 2.2 模糊信息粒 | 第14-15页 |
| 2.3 LSTM神经网络 | 第15-16页 |
| 2.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 第三章 自演化区间二型LSTM模糊神经网络 | 第17-35页 |
| 3.1 引言 | 第17页 |
| 3.2 模型结构及其学习方法 | 第17-26页 |
| 3.2.1 模型结构 | 第17-20页 |
| 3.2.2 模型学习 | 第20-26页 |
| 3.3 基于eIT2FNN-LSTM的滑模控制混沌系统同步 | 第26-28页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第28-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 基于带状时变模糊信息粒的时间序列预测 | 第35-57页 |
| 4.1 引言 | 第35页 |
| 4.2 基本定义 | 第35-36页 |
| 4.3 基本模型 | 第36-45页 |
| 4.3.1 时间序列划分 | 第37-40页 |
| 4.3.2 模糊信息粒构造 | 第40-42页 |
| 4.3.3 预测系统构造 | 第42-44页 |
| 4.3.4 模型预测及去模糊化 | 第44-45页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第45-55页 |
| 4.4.1 实验数据及实验方案 | 第45-47页 |
| 4.4.2 实验结果 | 第47-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-58页 |
| 5.1 总结 | 第57页 |
| 5.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录 A | 第62-63页 |
| 攻读硕士学位期间的主要成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |