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基于遗传算法的神经模糊技术应用研究

摘要第1-6页
Abstract第6-16页
第一章 绪论第16-26页
   ·研究动机第16-18页
   ·文献综述第18-23页
     ·模糊神经网络第18-21页
     ·遗传算法第21-23页
   ·本文的内容安排第23-26页
第二章 遗传算法第26-40页
   ·遗传算法简介第26-27页
   ·遗传算法的基本原理第27-33页
     ·编码策略第28-29页
     ·遗传操作第29-32页
     ·遗传算法参数的选择第32-33页
   ·遗传算法的理论基础第33-36页
  2 3.1 基本概念第33页
     ·模式定理第33-35页
     ·积木块假设第35-36页
   ·自适应遗传算法第36-39页
   ·本章小结第39-40页
第三章 模糊神经网络第40-52页
   ·引言第40页
   ·模糊逻辑与神经网络的融合第40-43页
   ·基于联接机制的模糊神经网络第43-50页
     ·模糊逻辑系统的基本结构第44-46页
     ·基于联接机制的模糊神经网络第46-49页
     ·学习算法第49-50页
   ·本章小结第50-52页
第四章 一种基于遗传算法的模糊神经网络结构和参数优化第52-66页
   ·引言第52页
   ·模糊神经网络第52-55页
   ·学习算法第55-60页
     ·第一阶段 参数初始化第55页
     ·第二阶段 网络结构(模糊规则)的学习第55-59页
     ·第三阶段 参数优化第59-60页
   ·仿真实验第60-63页
   ·本章小结第63-66页
第五章 一种基于去模糊优化的模糊神经网络控制器第66-80页
   ·引言第66页
   ·模糊神经网络控制器第66-71页
     ·模糊逻辑控制器第66-69页
     ·模糊神经网络控制器第69-71页
   ·模糊神经网络控制器的结构和参数训练第71-72页
   ·模糊神经网络控制器的去模糊优化第72-75页
     ·一种模糊控制器优化算法第72-73页
     ·去模糊优化第73-75页
   ·仿真实验第75-78页
   ·本章小结第78-80页
第六章 一种基于遗传算法的模糊神经网络最优控制第80-92页
   ·引言第80页
   ·最优控制系统第80-83页
     ·最优控制与最优控制系统第81页
     ·性能指标第81-82页
     ·最优控制问题第82-83页
   ·模糊神经网络最优控制第83页
   ·优化算法第83-85页
   ·仿真实验第85-90页
   ·本章小结第90-92页
第七章 遗传算法、模糊神经网络技术在中医类风湿性关节炎分型诊断中的应用第92-118页
   ·中医背景简介第92-93页
     ·中医的症、证、病以及辨证的概念与关系第92-93页
     ·类风湿性关节炎简介第93页
   ·医学统计方法简介第93-96页
     ·逐步回归分析第94-95页
     ·逐步判别分析第95-96页
   ·基于模糊神经网络的类风湿性关节炎分型诊断系统第96-98页
   ·利用基于互信息的遗传算法选取类风湿性关节炎的主要临床症状第98-107页
     ·引言第98页
     ·互信息第98-101页
       ·信息论中的互信息定义第98-100页
       ·症状-证候互信息与症状-症状互信息第100-101页
     ·利用基于互信息的遗传算法压缩临床症状第101-104页
       ·基于互信息的遗传算法第101页
       ·互信息的估算第101-102页
       ·互信息估算对算法的影响第102-104页
     ·遗传算法实现第104-105页
     ·具体应用第105-107页
   ·基于模糊神经网络的类风湿性关节炎分型诊断模型第107-116页
     ·模糊神经网络诊断模型第108-109页
     ·学习样本的模糊组织第109-110页
     ·具体应用第110-116页
   ·本章小结第116-118页
结论第118-121页
参考文献第121-132页
攻读博士学位期间完成的论文第132-133页
致谢第133页

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