| 中文摘要 | 第1-9页 |
| 英文摘要 | 第9-11页 |
| 1.绪论 | 第11-15页 |
| ·研究目的及意义 | 第11页 |
| ·模糊神经网络的发展及研究现状 | 第11-13页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第13-14页 |
| ·论文的基本技术路线 | 第14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 2.模糊神经网络概述 | 第15-31页 |
| ·模糊理论 | 第15-20页 |
| ·模糊理论的发展历程 | 第15页 |
| ·模糊理论的数学基础 | 第15-18页 |
| ·模糊关系 | 第18-19页 |
| ·模糊理论的应用领域 | 第19-20页 |
| ·人工神经网络 | 第20-25页 |
| ·人工神经网络的发展历程 | 第20-21页 |
| ·人工神经网络模型的特点 | 第21页 |
| ·人工神经网络的基本原理 | 第21-23页 |
| ·人工神经网络的拓扑结构 | 第23-24页 |
| ·人工神经网络模型的学习方法 | 第24页 |
| ·人工神经网络模型的分类 | 第24页 |
| ·人工神经网络的应用领域 | 第24-25页 |
| ·模糊神经网络 | 第25-30页 |
| ·模糊理论与神经网络的比较 | 第25-26页 |
| ·模糊理论和神经网络的耦合形式 | 第26-28页 |
| ·模糊神经网络的主要形式 | 第28-29页 |
| ·模糊神经网络在水土资源应用中的现状 | 第29-30页 |
| ·本章小节 | 第30-31页 |
| 3.模糊BP网络模型及其应用 | 第31-44页 |
| ·BP算法的基本原理 | 第31-35页 |
| ·BP网络模型的简述 | 第31页 |
| ·BP网络的结构及算法 | 第31-32页 |
| ·BP网络的算法的缺点和改进 | 第32-35页 |
| ·模糊BP网络模型简介 | 第35-36页 |
| ·网络结构 | 第35页 |
| ·计算步骤 | 第35-36页 |
| ·模糊BP网络在水土资源中的应用 | 第36-43页 |
| ·模糊BP网络在降雨量预测中的应用 | 第36-40页 |
| ·模糊BP网络在土壤质量变化评价中的应用 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 4.自适应模糊神经网络模型及其应用 | 第44-59页 |
| ·自适应模糊神经网络 | 第44-52页 |
| ·自适应模糊神经网络产生的背景 | 第44页 |
| ·自适应网络 | 第44-45页 |
| ·ANFIS的结构 | 第45-46页 |
| ·ANFIS的学习算法 | 第46-48页 |
| ·基于MATLAB的ANFIS建模 | 第48页 |
| ·基于ANFIS三江平原地下水动态变化趋势分析 | 第48-52页 |
| ·基于减法聚类的自适应模糊神经网络 | 第52-58页 |
| ·减法聚类 | 第52-53页 |
| ·基于减法聚类的ANFIS | 第53-54页 |
| ·基于减法聚类的自适应模糊神经网络在水资源利用状况评价中的应用 | 第54-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 5.结论与展望 | 第59-61页 |
| ·结论 | 第59页 |
| ·目前存在的主要问题 | 第59-60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第68页 |