| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-15页 |
| Chapter 0 Introduction | 第15-32页 |
| ·Background | 第15-16页 |
| ·Situation | 第16-17页 |
| ·Finite state automaton | 第17-21页 |
| ·Fuzzy finite state automaton | 第21-30页 |
| ·Composition | 第30-32页 |
| Chapter 1 Classification of Fuzzy Finite Automata | 第32-40页 |
| ·Introduction | 第32页 |
| ·Preliminaries | 第32-37页 |
| ·Classification of fuzzy automata | 第37-38页 |
| ·Conclusion | 第38-40页 |
| Chapter 2 Minimization Algorithm of Fuzzy Finite Automata | 第40-51页 |
| ·Introduction | 第40页 |
| ·Main results | 第40-47页 |
| ·Algorithm | 第47-48页 |
| ·Conclusion | 第48-51页 |
| Chapter 3 Minimization Algorithm of Mizumoto Fuzzy Finite Automata | 第51-59页 |
| ·Introduction | 第51-52页 |
| ·Main Results | 第52-54页 |
| ·Algorithm | 第54-57页 |
| ·Conclusion | 第57-59页 |
| Chapter 4 Minimization of Fuzzy Finite Generalized Automata | 第59-65页 |
| ·Introduction | 第59页 |
| ·Preliminaries | 第59-61页 |
| ·Minimization of FGA | 第61-63页 |
| ·An example | 第63-64页 |
| ·Conclusions | 第64-65页 |
| Chapter 5 Fuzzy Attributive Regular Grammar And Comparative Fuzzy Attributive Automata | 第65-71页 |
| ·Fuzzy attributive regular grammar | 第65-67页 |
| ·Comparative fuzzy attributive automata | 第67-68页 |
| ·Theorem of fuzzy attributive grammar and automata | 第68-70页 |
| ·Conclusions | 第70-71页 |
| Chapter 6 Fuzzy Automata Induction Using Construction Method | 第71-83页 |
| ·Introduction | 第71-72页 |
| ·Fuzzy finite state automata | 第72-73页 |
| ·Second-order recurrent neural network used to induce FFA | 第73-75页 |
| ·Dynamic adaptation of recurrent neural network architecture | 第75-79页 |
| ·Simulation experiment | 第79-82页 |
| ·Conclusion | 第82-83页 |
| Chapter 7 An evolution strategy for the induction of fuzzy finite-state automata | 第83-93页 |
| ·Introduction | 第83页 |
| ·Fuzzy finite state automata (FFA) | 第83-85页 |
| ·Generation of FFA based on evolution strategy | 第85-90页 |
| ·Algorithm of evolution strategies | 第85-86页 |
| ·Representing of the FFA | 第86-87页 |
| ·Mutation | 第87-89页 |
| ·Selection of the objective function | 第89-90页 |
| ·Application example | 第90-92页 |
| ·Conclusion | 第92-93页 |
| Chapter 8 Neural Network Classifier Based on the Features of Multi-lead ECG | 第93-104页 |
| ·Introduction | 第93-94页 |
| ·Detection algorithm | 第94-96页 |
| ·Detection of waves | 第96-100页 |
| ·Detection with wavelet transform method | 第96-98页 |
| ·Detection of other peaks | 第98-100页 |
| ·Detection with modified LADT method | 第100页 |
| ·Classification experiment | 第100-103页 |
| ·Classification network | 第100-101页 |
| ·Classification experiment | 第101-103页 |
| ·Conclusion | 第103-104页 |
| Chapter 9 Study on the classification method of ventricular QRS based on rough set and neural network | 第104-111页 |
| ·Denote System of QRS | 第104-106页 |
| ·Variables to denote QRS | 第104-105页 |
| ·Denote system of QRS | 第105-106页 |
| ·the construction and the computation of the feed forward neural network based on the rough set theory | 第106-109页 |
| ·Structure of the network | 第106-108页 |
| ·Learning algorithm | 第108-109页 |
| ·The experiment result and discuss | 第109-111页 |
| ·Detect Polymorphic Ventricular Premature | 第109页 |
| ·Result of simulation experiment | 第109-111页 |
| 致谢 | 第111-112页 |
| References | 第112-119页 |
| 读博士期间的论文发表情况与科研情况 | 第119-120页 |
