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基于模糊逻辑系统的分布式学习算法研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-15页
第一章 绪论第15-23页
    1.1 研究背景第15-19页
    1.2 研究进展第19-21页
    1.3 本文的工作第21-23页
第二章 预备知识第23-27页
    2.1 图论第23页
    2.2 FLS第23-24页
    2.3 基于gossip的通信协议第24页
    2.4 稳定性理论第24-27页
        2.4.1 稳定性相关概念第24-25页
        2.4.2 相关Lyapunov稳定性定理第25-27页
第三章 网络下基于FLS的DCL:性能分析与比较第27-47页
    3.1 引言第27页
    3.2 基于FLS的DCL算法第27-32页
        3.2.1 问题陈述第27-29页
        3.2.2 算法设计第29-30页
        3.2.3 收敛性分析第30-32页
    3.3 分布式学习算法比较第32-36页
        3.3.1 现有的分布式学习算法第32-34页
        3.3.2 算法比较第34-36页
    3.4 应用和仿真实现第36-44页
        3.4.1 回归问题第36-41页
        3.4.2 分类问题第41-44页
    3.5 本章小结第44-47页
第四章 时变随机网络下使用一个基于gossip的通信协议的DCL第47-63页
    4.1 引言第47-48页
    4.2 GBDCL算法第48-51页
        4.2.1 问题描述第48-49页
        4.2.2 算法设计第49-50页
        4.2.3 收敛性分析第50-51页
    4.3 应用和仿真实现第51-62页
        4.3.1 回归问题第53-58页
        4.3.2 分类问题第58-62页
    4.4 本章小结第62-63页
第五章 结论与展望第63-65页
    5.1 结论第63-64页
    5.2 展望第64-65页
参考文献第65-73页
附录A第73-75页
致谢第75-77页
作者简介第77-78页

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