基于改进模糊案例推理算法的分类问题研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 前言 | 第9-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·基于案例推理技术发展 | 第10-12页 |
| ·本文主要内容 | 第12-13页 |
| 第2章 基于案例推理技术 | 第13-21页 |
| ·基于案例推理方法的基本要素 | 第13-16页 |
| ·CBR方法的主要类型 | 第13-14页 |
| ·案例的描述 | 第14-16页 |
| ·基于案例推理的相关工作 | 第16-20页 |
| ·CBR的相似性模型 | 第16-18页 |
| ·融合模糊规则的相似性评估 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基于模糊案例推理技术及算法研究 | 第21-41页 |
| ·基于案例推理的循环 | 第21-26页 |
| ·提取相似案例 | 第22-23页 |
| ·重用相似案例 | 第23-24页 |
| ·修改解决方案 | 第24页 |
| ·保留解决方案 | 第24-25页 |
| ·方法融合 | 第25-26页 |
| ·基于模糊案例推理及其分类方法 | 第26-35页 |
| ·模糊控制技术 | 第26-28页 |
| ·模糊规则学习方法 | 第28-31页 |
| ·基于模糊案例推理的改进算法 | 第31-34页 |
| ·基于模糊案例推理的分类系统 | 第34-35页 |
| ·改进算法的UCI标准数据集仿真 | 第35-40页 |
| ·IRIS仿真实验 | 第35-37页 |
| ·WINE仿真实验 | 第37-38页 |
| ·CLEVELAND仿真实验 | 第38-39页 |
| ·实验结论 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 集成特征选取的基于模糊案例推理的应用 | 第41-50页 |
| ·特征选取背景及相关工作 | 第41-42页 |
| ·特征选取系统结构 | 第42-44页 |
| ·遗传算法特征选取 | 第44-48页 |
| ·基于案例推理的假设测试 | 第44-46页 |
| ·遗传算法搜索方法 | 第46-47页 |
| ·基于特征选取的MATLAB仿真 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 基于模糊案例推理在故障诊断上的应用 | 第50-59页 |
| ·故障识别与诊断方法 | 第50-52页 |
| ·基于小波变换的液压油缸泄漏故障数据提取 | 第52-56页 |
| ·液压油缸泄漏故障分析 | 第52-53页 |
| ·基于小波变换的故障数据提取 | 第53-56页 |
| ·基于模糊案例推理的故障诊断 | 第56-58页 |
| ·基于模糊案例推理的改进算法讨论 | 第56-57页 |
| ·MATLAB仿真实验 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 结论与展望 | 第59-61页 |
| ·本文工作总结 | 第59-60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 参考论文 | 第61-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第69页 |
