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二型模糊系统建模及其优化问题研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第1章 绪论第15-30页
    1.1 问题提出与研究意义第15-16页
    1.2 国内外相关研究进展第16-21页
        1.2.1 二型模糊系统建模研究现状第16-19页
        1.2.2 极限学习机研究现状第19-21页
    1.3 预备知识第21-28页
        1.3.1 一型模糊集第21-22页
        1.3.2 二型模糊集第22-25页
        1.3.3 二型模糊逻辑系统第25-28页
    1.4 本文主要研究思路与内容第28-29页
    1.5 本章小结第29-30页
第2章 基于量子细菌觅食算法的区间二型神经模糊系统的构建第30-50页
    2.1 引言第30页
    2.2 混合RLS和QBFA的区间二型模糊逻辑系统第30-33页
    2.3 自构建规则的生成第33-34页
    2.4 混合进化学习算法第34-41页
        2.4.1 前件参数的优化第35-38页
        2.4.2 后件参数的优化第38-41页
    2.5 实验结果第41-49页
        2.5.1 三个非线性测试函数第41-42页
        2.5.2 Mackey-Glass混沌时间序列第42-45页
        2.5.3 火电厂烟气SCR脱硝效率的模型第45-49页
    2.6 本章小结第49-50页
第3章 基于均匀设计方法的区间二型神经模糊系统第50-68页
    3.1 引言第50页
    3.2 基于均匀设计的自构建规则生成方法第50-56页
        3.2.1 区间二型模糊规则第50-51页
        3.2.2 均匀设计方法第51-53页
        3.2.3 隶属函数的距离度量第53-54页
        3.2.4 基于均匀设计的自构建规则生成第54-56页
    3.3 区间二型神经模糊系统的解模糊化第56-57页
    3.4 后件参数的优化第57-58页
    3.5 实验结果第58-66页
        3.5.1 三个非线性测试函数第58-61页
        3.5.2 股票价格预测第61-62页
        3.5.3 现实世界的回归问题第62-66页
    3.6 本章小结第66-68页
第4章 基于三角二型模糊集的加权正则极限学习方法第68-80页
    4.1 引言第68页
    4.2 加权正则极限学习机概述第68-70页
    4.3 三角二型模糊集第70-73页
    4.4 基于三角二型模糊集的极限学习方法第73-75页
        4.4.1 三角加权正则极限学习机(TriWRELM)第73-74页
        4.4.2 三角二型加权正则极限学习机(TriT2WRELM)第74-75页
    4.5 实验结果第75-78页
        4.5.1 Sinc函数第75-78页
        4.5.2 火电厂烟气SCR脱硝效率问题第78页
    4.6 本章小结第78-80页
第5章 基于广义M-P逆和三角二型模糊集的张量极限学习方法第80-92页
    5.1 引言第80页
    5.2 三角二型模糊集构造的张量第80-81页
    5.3 基于张量的二型极限学习方法第81-85页
    5.4 实验结果第85-90页
        5.4.1 Sinc函数的建模第85-86页
        5.4.2 非线性系统识别第86-89页
        5.4.3 现实世界的回归问题第89页
        5.4.4 参数灵敏性与稳定性分析第89-90页
    5.5 本章小结第90-92页
第6章 一类带突起的非凸二型模糊集的降型方法第92-109页
    6.1 引言第92页
    6.2 非凸一型、二型模糊集的重心计算方法第92-97页
        6.2.1 带突起的非凸一型模糊集的重心第93-95页
        6.2.2 非凸二型模糊集的重心第95-97页
    6.3 带突起的非凸三角二型模糊集的降型第97-101页
        6.3.1 三角二型模糊集的重心第97-98页
        6.3.2 非凸三角二型模糊集的降型第98-99页
        6.3.3 带突起的非凸三角二型模糊集的降型第99-101页
    6.4 带突起的非凸梯形二型模糊集的降型第101-104页
    6.5 实验结果第104-108页
        6.5.1 非凸三角二型模糊集的降型结果第104-105页
        6.5.2 非凸梯形二型模糊集的降型结果第105-107页
        6.5.3 与其他降型方法的比较结果第107-108页
    6.6 本章小结第108-109页
结论第109-111页
参考文献第111-124页
攻读博士学位期间发表的论文及其他成果第124-126页
致谢第126-127页
个人简历第127页

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