基于B样条隶属函数的模糊推理算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 致谢 | 第8-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·论文的研究背景与意义 | 第12-13页 |
| ·模糊推理 | 第13-16页 |
| ·模糊推理概念 | 第13页 |
| ·模糊推理算法 | 第13-14页 |
| ·模糊推理算法研究历史与现状 | 第14-16页 |
| ·基于 B 样条隶属函数的模糊系统 | 第16-18页 |
| ·模糊推理系统 | 第16-17页 |
| ·B 样条隶属函数模糊推理系统 | 第17页 |
| ·B 样条模糊系统的研究历史与现状 | 第17-18页 |
| ·论文的研究内容 | 第18页 |
| ·论文的结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 模糊推理基础理论 | 第20-32页 |
| ·模糊集合理论 | 第20-23页 |
| ·模糊集合的概念 | 第20-21页 |
| ·模糊集合的运算性质 | 第21-22页 |
| ·相关概念介绍 | 第22-23页 |
| ·模糊化处理与模糊规则库 | 第23-25页 |
| ·模糊化过程 | 第23-24页 |
| ·模糊推理规则库 | 第24-25页 |
| ·去模糊化处理与模糊推理主要方法 | 第25-29页 |
| ·去模糊化处理的准则 | 第25页 |
| ·去模糊化处理的几种方法 | 第25-28页 |
| ·模糊推理算法介绍 | 第28-29页 |
| ·模糊隶属函数 | 第29-31页 |
| ·隶属函数概念 | 第29页 |
| ·常用的隶属函数 | 第29-30页 |
| ·隶属函数确定的原则 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 B 样条模糊隶属函数的确定 | 第32-45页 |
| ·B 样条函数 | 第32-34页 |
| ·B 样条函数概念与性质 | 第32-33页 |
| ·单变量与多变量 B 样条函数 | 第33页 |
| ·B 样条函数与模糊隶属函数 | 第33-34页 |
| ·基于 F 统计的模糊隶属函数确定 | 第34-36页 |
| ·案例数据处理 | 第34-35页 |
| ·F 统计方法的隶属函数确定 | 第35页 |
| ·基于曲率控制的自适应节点选择 | 第35-36页 |
| ·基于最小二乘 B 样条拟合方法 | 第36-39页 |
| ·最小二乘法 B 样条拟合 | 第36-37页 |
| ·拟合误差计算 | 第37-38页 |
| ·实验与例证 | 第38-39页 |
| ·拟合控制方法 | 第39-43页 |
| ·相邻点的自适应迭代方法 | 第39-40页 |
| ·增加数据点的误差控制方法 | 第40-41页 |
| ·实验验证与分析 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 基于B 样条隶属函数的模糊推理方法 | 第45-60页 |
| ·基于B 样条隶属函数的CRI 推理方法 | 第45-52页 |
| ·CRI 方法的推理运算过程 | 第45页 |
| ·基于 B 样条隶属函数的真值 R | 第45-49页 |
| ·推理结果的去模糊化计算 | 第49页 |
| ·实验与例证 | 第49-52页 |
| ·基于B 样条隶属函数的相似度推理算法 | 第52-54页 |
| ·B 样条隶属函数的相似度计算 | 第52页 |
| ·推理结果的计算 | 第52-53页 |
| ·激活or 离开原则 | 第53-54页 |
| ·基于B 样条隶属函数模糊推理中的若干问题研究 | 第54-57页 |
| ·稀疏规则库条件下的模糊推理 | 第54-56页 |
| ·规则的约减问题 | 第56页 |
| ·冲突消解 | 第56-57页 |
| ·模糊推理在减灾决策支持系统中的应用 | 第57-59页 |
| ·决策支持系统 | 第57页 |
| ·减灾决策支持系统结构介绍 | 第57-58页 |
| ·模糊推理模块设计 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-61页 |
| ·总结 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士学位期间完成的论文及参与的科研项目 | 第65-66页 |
