模糊神经网络及其应用

第一章 序言	第1-8页
第二章 关于模糊理论和神经网络	第8-15页
·模糊理论及其发展	第8-9页
·模糊集合的概念	第8页
·模糊理论的发展和现状	第8-9页
·人工神经网络的基本类型和功能特点	第9-15页
·基本人工神经元及其网络模块	第9-13页
·神经网络功能和特点	第13-15页
第三章 模糊神经网络	第15-38页
·模糊信息处理与神经网络	第15-21页
·模糊信息处理的神经网络方法	第15-17页
·基本模糊神经元及模糊神经网络模型	第17-20页
·前向型模糊神经网络与反馈型模糊神经网络	第20-21页
·模糊推理网络	第21-29页
·模糊推理模型的表达方法	第21-26页
·模糊推理神经网络实现方法	第26-29页
·基于模糊神经网络的模糊规则提取	第29-38页
·系统的连接主义的表达与特点	第29-32页
·模糊规则提取的神经网络方法	第32-36页
·提取模糊规则的置信度估计	第36-38页
第四章 自动组卷系统构成	第38-55页
·自动组卷系统的基础:数据库	第38-42页
·关于题目难度和区分度理论	第38-39页
·试题组织	第39页
·试题的分布结构	第39页
·试题质量要求	第39页
·数据库中各种表的参数标注	第39-42页
·自动组卷系统的核心:规则库	第42-43页
·组卷策略	第43-45页
·自动组卷系统的学习机制	第45-51页
·模糊神经网络学习样本的选择	第45-46页
·模糊神经网络的拓扑结构	第46-48页
·模糊神经网络学习的算法和流程图	第48-50页
·模糊神经网络学习的例子	第50-51页
·自动组卷系统的推理机制	第51-55页
·模糊神经网络推理的条件	第51-52页
·模糊神经网络的拓扑结构	第52页
·模糊神经网络推理的算法和流程图	第52-54页
·模糊神经网络组卷应用事例	第54-55页
第五章 自动组卷系统特点和可以改进的地方	第55-56页
致谢	第56-57页
参考文献	第57-59页