模糊智能系统开发环境的设计与实现
| 1 绪论 | 第1-13页 |
| ·课题的提出 | 第8-9页 |
| ·国内外研究历史和现状 | 第9-11页 |
| ·本文主要工作 | 第11-12页 |
| ·本文的组成 | 第12-13页 |
| 2 模糊推理理论 | 第13-20页 |
| ·模糊集合及其表达 | 第13-14页 |
| ·模糊集合 | 第13-14页 |
| ·模糊集合的隶属函数的确定 | 第14页 |
| ·语言变量及其算子 | 第14-16页 |
| ·模糊推理理论 | 第16-18页 |
| ·扩展原理和分解原理 | 第16页 |
| ·模糊关系及其运算 | 第16-17页 |
| ·模糊if-then规则 | 第17-18页 |
| ·模糊推理 | 第18-19页 |
| ·模糊推理模型 | 第18-19页 |
| ·模糊建模 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 3 系统总体结构 | 第20-27页 |
| ·系统简介 | 第20-24页 |
| ·系统结构 | 第20-21页 |
| ·系统功能描述 | 第21-23页 |
| ·系统工作流程 | 第23-24页 |
| ·实现工具的选择 | 第24-25页 |
| ·FKBE系统特点 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 4 知识表示和获取 | 第27-42页 |
| ·知识和知识表示 | 第27-29页 |
| ·知识表示的性能 | 第27-28页 |
| ·FKBE的模糊知识 | 第28页 |
| ·知识表示的模糊化 | 第28-29页 |
| ·FKBE的知识表示 | 第29-33页 |
| ·基本知识表示方法 | 第29-30页 |
| ·FKBE的框架知识表示 | 第30-32页 |
| ·FKBE的面向对象知识表示 | 第32-33页 |
| ·FKBE知识的实现 | 第33-38页 |
| ·基于XML知识表示的研究 | 第33-34页 |
| ·FKBE知识的XML框架表示 | 第34-35页 |
| ·FKBE知识的对象表示 | 第35-36页 |
| ·两种知识表示之间转换 | 第36-38页 |
| ·知识的获取 | 第38-41页 |
| ·知识获取及自动化 | 第38-39页 |
| ·FKBE系统知识的获取 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 5 隶属函数生成器的设计与实现 | 第42-52页 |
| ·模糊变量的聚类 | 第42-45页 |
| ·模糊C均值聚类 | 第42-43页 |
| ·模糊C均值聚类的步骤 | 第43页 |
| ·FKBE中模糊变量样本的聚类 | 第43-45页 |
| ·模糊变量的隶属函数生成算法 | 第45-49页 |
| ·BP网络 | 第45-47页 |
| ·Levenberg Marquardt算法 | 第47-48页 |
| ·用L M算法对神经网络进行训练的步骤 | 第48页 |
| ·FKBE隶属函数的建立 | 第48-49页 |
| ·隶属函数的导出 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 6 FKBE推理机的设计与实现 | 第52-66页 |
| ·模糊推理系统 | 第52-53页 |
| ·模糊推理系统结构 | 第52-53页 |
| ·FKBE推理系统结构 | 第53页 |
| ·知识库和黑板 | 第53-54页 |
| ·推理控制模块 | 第54-58页 |
| ·推理控制策略 | 第54-55页 |
| ·FKBE推理控制策略 | 第55-56页 |
| ·FKBE推理控制的实现 | 第56-58页 |
| ·模糊匹配和冲突消解 | 第58-60页 |
| ·匹配算法的设计思想 | 第58-59页 |
| ·冲突消解策略 | 第59页 |
| ·匹配和冲突消解的实现 | 第59-60页 |
| ·FKBE中模糊语气词的处理 | 第60-62页 |
| ·模糊推理机制 | 第62-65页 |
| ·Mamdani模糊推理模型 | 第62页 |
| ·FKBE对Mamdani的扩展 | 第62-65页 |
| ·Mamdani推理的实现 | 第65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 7 实例 | 第66-73页 |
| ·基于数据的建模示例 | 第66-67页 |
| ·基于专家知识的建模示例 | 第67-72页 |
| ·知识文件的建立 | 第67-70页 |
| ·FKBE推理过程 | 第70-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 8 总结和展望 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-78页 |
| 附录 | 第78页 |
