| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-14页 |
| ·本课题研究的主要内容及创新点 | 第14-15页 |
| ·本课题研究的主要内容 | 第14页 |
| ·创新点 | 第14-15页 |
| ·本文的结构 | 第15-17页 |
| 第二章 室内环境舒适度评价方法及评价指标体系的建立 | 第17-25页 |
| ·室内环境舒适度的评价方法 | 第17页 |
| ·室内环境舒适度评价指标体系的建立 | 第17-23页 |
| ·室内热环境舒适度评价指标的选择及评价等级的划分 | 第18-20页 |
| ·室内光环境舒适度评价指标的选择及评价等级的划分 | 第20-22页 |
| ·室内声环境舒适度评价指标的选择及评价等级的划分 | 第22-23页 |
| ·室内空气品质评价指标的选择及评价等级的划分 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 基于遗传神经网络的室内热环境舒适度融合评价 | 第25-47页 |
| ·遗传算法与BP 网络相结合的优点 | 第25-26页 |
| ·基于遗传神经网络的室内热环境舒适度融合评价 | 第26-36页 |
| ·室内热环境舒适度融合评价神经网络模型的建立 | 第26-27页 |
| ·样本数据的获取 | 第27-29页 |
| ·用遗传算法优化神经网络初始权值和阈值的学习过程 | 第29-30页 |
| ·BP 网络的学习过程 | 第30-33页 |
| ·遗传神经网络与BP 网络的仿真结果对比及分析 | 第33-36页 |
| ·特征提取和压缩方法 | 第36-37页 |
| ·线性特征提取方法——主成分分析PCA | 第36页 |
| ·非线性特征提取方法——核主成分分析KPCA | 第36-37页 |
| ·线性特征提取方法PCA 及非线性特征提取方法KPCA 的比较 | 第37页 |
| ·基于 PCA+遗传神经网络和 KPCA+遗传神经网络的室内热环境舒适度融合评价 | 第37-45页 |
| ·利用主成分分析PCA 和核主成分分析KPCA 进行特征提取 | 第38-39页 |
| ·PCA+遗传神经网络与KPCA+遗传神经网络的仿真结果对比及分析 | 第39-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 基于模糊神经网络的室内光、声环境舒适度及空气品质融合评价 | 第47-67页 |
| ·模糊理论与神经网络相结合的优点 | 第47-48页 |
| ·基于模糊神经网络的室内光环境舒适度融合评价 | 第48-55页 |
| ·基于模糊神经网络的室内光环境舒适度融合评价模型的建立 | 第48-49页 |
| ·训练过程 | 第49-52页 |
| ·基于模糊神经网络的室内光环境舒适度融合评价仿真结果 | 第52页 |
| ·利用模糊综合评判法进行室内光环境舒适度融合评价 | 第52-55页 |
| ·仿真结果对比及分析 | 第55页 |
| ·基于模糊神经网络的室内声环境舒适度融合评价 | 第55-61页 |
| ·基于模糊神经网络的室内声环境舒适度融合评价模型的建立 | 第55-58页 |
| ·基于模糊神经网络的室内声环境舒适度融合评价仿真结果 | 第58页 |
| ·利用模糊综合评判法进行室内声环境舒适度融合评价 | 第58-61页 |
| ·仿真结果对比及分析 | 第61页 |
| ·基于模糊神经网络的室内空气品质融合评价 | 第61-65页 |
| ·基于模糊神经网络的室内空气品质融合评价模型的建立 | 第61-64页 |
| ·仿真结果对比及分析 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 第五章 基于 D-S 证据理论的室内环境舒适度决策级融合评价 | 第67-77页 |
| ·D-S 证据理论原理 | 第67-69页 |
| ·基本概念 | 第67-69页 |
| ·证据组合规则 | 第69页 |
| ·利用D-S 证据理论进行室内环境舒适度决策级融合评价 | 第69-76页 |
| ·室内各环境舒适度特征级融合评价结果归一化处理 | 第69-74页 |
| ·利用D-S 证据理论进行室内环境舒适度决策级融合评价 | 第74页 |
| ·评价结果分析 | 第74-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第六章 结论与展望 | 第77-79页 |
| ·主要工作总结 | 第77-78页 |
| ·未来工作展望 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 | 第85页 |
