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基于保险代理信息融合的模糊系统研究

第1章 绪论第1-15页
 1.1 选题意义与背景第9-10页
 1.2 ERP系统国内外研究概况第10-13页
 1.3 论文主要研究内容第13-15页
第2章 系统总体方案研究第15-37页
 2.1 智能控制方式及特点第15-20页
  2.1.1 智能控制的含义第15-16页
  2.1.2 网络智能控制的发展第16-17页
  2.1.3 智能控制的发展历史第17-19页
  2.1.4 智能控制与传统控制的关系第19-20页
 2.2 智能控制的主要研究内容第20-26页
  2.2.1 递阶智能控制第20-21页
  2.2.2 神经网络智能控制第21-24页
  2.2.3 模糊控制第24页
  2.2.4 专家智能控制第24-25页
  2.2.5 学习控制系统第25页
  2.2.6 定性控制理论第25-26页
  2.2.7 遗传算法与控制理论相结合第26页
 2.3 智能控制的关键技术第26-31页
  2.3.1 模糊控制技术第27-29页
  2.3.2 神经网络控制技术第29页
  2.3.3 专家控制技术第29-30页
  2.3.4 集成智能控制系统第30-31页
 2.4 基于网络的智能控制第31-32页
 2.5 网络环境下智能控制系统的安全机制与防范技术第32-34页
 2.6 智能控制系统集成的关键技术第34-36页
 2.7 本章小结第36-37页
第3章 财物资源管理模糊系统研究第37-67页
 3.1 模糊控制理论发展及现状概述第37-40页
 3.2 模糊控制的数学原理第40-48页
  3.2.1 模糊集合的基本原理第40-41页
  3.2.2 隶属函数确定第41-42页
  3.2.3 语言变量与模糊 IF-THEN规则第42-45页
  3.2.4 模糊逻辑与近似推理第45-48页
 3.3 模糊规则库与模糊推理机第48-55页
  3.3.1 模糊规则库的结构第48-50页
  3.3.2 模糊推理机第50-52页
  3.3.3 各类推理机第52-53页
  3.3.4 模糊推理机的结构第53-55页
 3.4 模糊器和解模糊器第55-59页
  3.4.1 模糊器第55-56页
  3.4.2 解模糊器第56-59页
 3.5 几类模糊系统的公式第59-63页
  3.5.1 带有中心平均解模糊器的模糊系统第59-61页
  3.5.2 模糊系统作为万能逼近器第61-63页
 3.6 设计模糊系统第63-66页
  3.6.1 模糊系统结构的选择第63-64页
  3.6.2 模糊系统参数的设计第64-66页
 3.7 本章小结第66-67页
第4章 人力资源管理模糊系统研究第67-75页
 4.1 模式识别第67-68页
  4.1.1 模式识别的基本概念第67-68页
  4.1.2 特征空间和类型空间第68页
  4.1.3 模式识别的分类第68页
 4.2 模式识别系统第68-72页
  4.2.1 硬 C-均值划分第69-71页
  4.2.2 模糊 C-均值算法第71-72页
 4.3 代理人考核系统第72页
 4.4 决策支持功能第72-74页
 4.5 本章小结第74-75页
第5章 系统软件设计第75-81页
 5.1 数据库结构组织第75-76页
 5.2 系统实现的方法第76页
 5.3 系统技术说明第76-80页
  5.3.1 系统功能第77页
  5.3.2 系统可解决问题第77-78页
  5.3.3 系统能给保险代理公司的业务管理带来的好处第78页
  5.3.4 系统业务事项说明第78-79页
  5.3.5 系统的软硬件运行环境第79-80页
 5.4 软件数据安全性设计第80页
 5.5 本章小结第80-81页
结论第81-82页
参考文献第82-84页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第84-85页
致谢第85-86页
个人简历第86页

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