| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 相似度及推理算法研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 存在的问题及解决方案 | 第12页 |
| 1.4 论文结构 | 第12-14页 |
| 2 预备知识 | 第14-20页 |
| 2.1 模糊集合基本概念与基础理论 | 第14-15页 |
| 2.2 模糊结构元及模糊数度量 | 第15-17页 |
| 2.2.1 模糊结构元 | 第15-16页 |
| 2.2.2 模糊数度量 | 第16-17页 |
| 2.3 [a,b]上模糊集相似度的基本概念 | 第17页 |
| 2.4 模糊推理的基本形式及几种推理算法 | 第17-18页 |
| 2.5 模糊模式识别及其原则 | 第18-20页 |
| 3 模糊数的相似度 | 第20-39页 |
| 3.1 [a,b]上连续模糊集相似度的结构元表示 | 第20-22页 |
| 3.1.1 隶属函数的结构元表示 | 第20-21页 |
| 3.1.2 连续模糊集相似度的结构元表示 | 第21-22页 |
| 3.2 基于模糊数距离的相似度 | 第22-29页 |
| 3.2.1 模糊数距离表达式及其结构元表示 | 第22-25页 |
| 3.2.2 模糊数相似度的定义 | 第25页 |
| 3.2.3 模糊数的相似度表达式 | 第25-29页 |
| 3.3 基于模糊数包含关系的相似度 | 第29-35页 |
| 3.4 模糊数的相似度计算实例 | 第35-38页 |
| 3.5 小结 | 第38-39页 |
| 4 数值型模糊推理模型和基于统计模式的模糊识别模型 | 第39-51页 |
| 4.1 数值型模糊推理模型 | 第39-47页 |
| 4.1.1 无阈值的数值型模糊相似度推理算法 | 第40-45页 |
| 4.1.2 含阈值的数值型模糊相似度推理算法 | 第45-47页 |
| 4.2 基于统计模式的模糊模式识别模型 | 第47-49页 |
| 4.3 小结 | 第49-51页 |
| 5 实例应用 | 第51-60页 |
| 5.1 相似度在模糊推理中的应用 | 第51-55页 |
| 5.2 相似度在模糊模式识别中的应用 | 第55-59页 |
| 5.3 小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 作者简历 | 第64-66页 |
| 学位论文数据集 | 第66-67页 |