一般模糊极小极大神经网络的改进及应用研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-6页
目录	第6-7页
第一章 绪论	第7-10页
·选题背景	第7-8页
·GFMN的发展历史和现状	第7页
·GFMN的发展趋势和研究意义	第7-8页
·本文研究工作和内容安排	第8-10页
第二章 理论基础	第10-15页
·模糊理论	第10-12页
·模糊集合的定义和基本运算	第10-11页
·常见的几种隶属函数	第11-12页
·模糊关系与模糊矩阵	第12页
·人工神经网络基本理论	第12-14页
·人工神经网络基本特点	第12-13页
·人工神经网络的拓扑结构	第13页
·人工神经网络模型的学习方法	第13-14页
·本章小结	第14-15页
第三章 改进的GFMN	第15-24页
·GFMN的分析	第15-16页
·GFMN的提出	第15页
·GFMN的特点	第15-16页
·GFMN的缺陷	第16页
·GFMN的改进	第16-23页
·网络的拓扑结构设计	第16-21页
·网络模型的算法设计	第21-23页
·改进的的算法对比分析	第23页
·本章小结	第23-24页
第四章 基于改进后的GFMN的企业资信评价分析	第24-28页
·企业资信影响因素的选择	第24页
·评价指标预处理	第24-25页
·企业定量指标评价	第24-25页
·评估指标的无量纲化	第25页
·网络模型的建构	第25页
·学习算法	第25-26页
·参数选取	第26页
·评价结果与分析	第26-27页
·本章小结	第27-28页
第五章 总结与展望	第28-29页
·本文工作总结	第28页
·进一步研究的问题	第28-29页
参考文献	第29-31页
致谢	第31-32页
攻读硕士期间撰写的论文、参与的项目及个人简历	第32页