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单调模糊系统建模方法研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第8-14页
    1.1 研究背景第8页
    1.2 国内外研究现状第8-10页
        1.2.1 模糊系统相关研究现状第8-9页
        1.2.2 TSK模糊系统相关研究现状第9-10页
        1.2.3 单调约束先验知识的相关研究现状第10页
    1.3 本文主要研究内容第10-11页
    1.4 本文的组织结构第11-14页
第二章 TSK模糊系统模型第14-18页
    2.1 TSK模糊系统模型构建第14-16页
        2.1.1 一阶TSK模糊系统结构第14-15页
        2.1.2 0阶TSK模糊系统结构第15-16页
    2.2 TSK模糊系统分类器第16-18页
第三章 单调递增约束的TSK模糊系统模型第18-30页
    3.1 单调相关定义第18-19页
    3.2 单调TSK模糊系统分类器第19-25页
        3.2.1 二分类单调TSK模糊系统第19-21页
        3.2.2 单调约束构建第21-24页
        3.2.3 多分类单调TSK模糊系统第24-25页
    3.3 实验设计与结果第25-29页
        3.3.1 实验设计第25-26页
        3.3.2 实验分析第26-27页
        3.3.3 统计分析第27-29页
    3.4 本章小结第29-30页
第四章 单调约束的0阶TSK模糊系统模型第30-42页
    4.1 单调分类第30页
    4.2 单调0阶TSK模糊系统模型第30-35页
        4.2.1 二分类单调0阶TSK模糊系统第31-34页
        4.2.2 多分类单调0阶TSK模糊系统第34-35页
        4.2.3 单调0阶TSK模糊系统学习算法第35页
    4.3 实验研究第35-39页
        4.3.1 实验设计第35-37页
        4.3.2 实验分析第37-38页
        4.3.3 统计分析第38-39页
    4.4 本章小结第39-42页
第五章 单调约束的径向基函数神经网络模型第42-54页
    5.1 引言第42-43页
    5.2 RBF神经网络第43-44页
    5.3 单调RBF神经网络第44-48页
        5.3.1 单调RBF神经网络模型构建第44-47页
        5.3.2 多分类单调0阶TSK模糊系统第47页
        5.3.3 单调RBF神经网络学习算法第47-48页
    5.4 实验设计与结果第48-52页
        5.4.1 实验设计第48-49页
        5.4.2 实验结果与分析第49-51页
        5.4.3 统计分析第51-52页
    5.5 本章小结第52-54页
主要结论与展望第54-56页
    主要结论第54页
    展望第54-56页
致谢第56-58页
参考文献第58-62页
附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文第62页

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