基于不确定集的经验数据聚类分析方法
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 引言 | 第9-14页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的结构安排 | 第13-14页 |
| 第2章 预备知识 | 第14-30页 |
| 2.1 不确定理论 | 第14-19页 |
| 2.1.1 不确定测度 | 第14-15页 |
| 2.1.2 不确定变量 | 第15页 |
| 2.1.3 不确定分布 | 第15-17页 |
| 2.1.4 不确定变量的独立性与运算法则 | 第17-18页 |
| 2.1.5 不确定变量的期望、方差及矩 | 第18-19页 |
| 2.2 不确定集 | 第19-23页 |
| 2.2.1 不确定集及隶属函数 | 第19-21页 |
| 2.2.2 独立性及运算法则 | 第21-22页 |
| 2.2.3 期望、方差 | 第22-23页 |
| 2.3 不确定统计 | 第23-30页 |
| 2.3.1 专家经验数据 | 第24-25页 |
| 2.3.2 经验不确定分布 | 第25页 |
| 2.3.3 多个领域专家 | 第25页 |
| 2.3.4 Delphi法确定不确定分布 | 第25-26页 |
| 2.3.5 不确定分布的最小二乘估计及矩估计 | 第26-28页 |
| 2.3.6 不确定假设检验 | 第28-30页 |
| 第3章 不确定集隶属函数的矩估计 | 第30-35页 |
| 3.1 统计学中的矩估计方法 | 第30页 |
| 3.2 专家经验数据 | 第30-31页 |
| 3.3 经验隶属函数 | 第31页 |
| 3.4 最小二乘估计法 | 第31页 |
| 3.5 不确定矩估计 | 第31-35页 |
| 第4章 基于多位专家经验数据估计不确定集隶属函数 | 第35-43页 |
| 4.1 Delphi法简介 | 第35-36页 |
| 4.2 多个领域专家 | 第36页 |
| 4.3 不确定集隶属函数的估计 | 第36-43页 |
| 第5章 基于不确定集的经验数据聚类分析 | 第43-49页 |
| 5.1 聚类分析 | 第43-44页 |
| 5.2 多位专家经验数据聚类分析 | 第44-49页 |
| 结论 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-57页 |
| 作者简介 | 第57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 | 第57-58页 |
