二型模糊深度信念网络的研究与应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| ·课题背景 | 第12页 |
| ·深度神经网络概述 | 第12-14页 |
| ·模糊逻辑系统概述 | 第14-15页 |
| ·降维模型与预测模型的结合 | 第15-16页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| ·本文的章节安排 | 第17-18页 |
| 第2章 深度神经网络 | 第18-28页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·常见的深度学习结构 | 第18-22页 |
| ·自编码器 | 第18-20页 |
| ·卷积神经网络 | 第20-21页 |
| ·递归神经网络 | 第21-22页 |
| ·深度信念网络 | 第22-26页 |
| ·受限玻尔兹曼机 | 第22-25页 |
| ·传统深度信念网络的训练 | 第25-26页 |
| ·交替深度信念网络 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 区间二型模糊逻辑系统 | 第28-42页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·二型模糊集合 | 第28-31页 |
| ·基本概念 | 第28-31页 |
| ·二型模糊集合的运算 | 第31页 |
| ·二型模糊逻辑系统 | 第31-33页 |
| ·区间二型模糊逻辑系统 | 第33-38页 |
| ·区间模糊逻辑系统的设计 | 第38-41页 |
| ·区间模糊逻辑系统初始规则的生成 | 第38-40页 |
| ·区间模糊逻辑系统规则的优化 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 二型模糊深度信念网络 | 第42-48页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·二型模糊深度信念网络的结构 | 第42-43页 |
| ·二型模糊深度信念网络的训练 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第5章 基于二型模糊深度信念网络的软测量模型 | 第48-66页 |
| ·引言 | 第48-49页 |
| ·实验结果及讨论 | 第49-63页 |
| ·数据采集过程 | 第49-50页 |
| ·振声信号处理及分析 | 第50-51页 |
| ·软测量模型的构建 | 第51-52页 |
| ·球磨机振声信号特征提取分析 | 第52-54页 |
| ·对称样本时的球磨机料位软测量 | 第54-58页 |
| ·不对称样本时的球磨机料位软测量 | 第58-61页 |
| ·球磨机预测料位的区间表示 | 第61-62页 |
| ·二型模糊交替深度信念网络 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-66页 |
| 第6章 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第76页 |
