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基于模糊神经网络和二元语义集成的通信台站评估方法

摘要第4-5页
abstract第5-6页
1 引言第10-13页
    1.1 课题研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11页
    1.3 主要工作第11-12页
    1.4 论文结构安排第12-13页
2 通信台站评估理论第13-29页
    2.1 通信台站评估方法第13-14页
        2.1.1 层次分析法第13页
        2.1.2 模糊综合评价法第13-14页
        2.1.3 熵权法第14页
    2.2 模糊神经网络第14-17页
        2.2.1 神经网络发展概述第15页
        2.2.2 模糊理论的发展概述第15-16页
        2.2.3 模糊神经网络发展概述第16-17页
    2.3 模糊神经网络原理第17-26页
        2.3.1 神经网络原理第17-19页
        2.3.2 模糊理论及评价原理第19-21页
            2.3.2.1 模糊理论第19-20页
            2.3.2.2 模糊综合评价原理第20-21页
        2.3.3 模糊神经网络结构及算法第21-26页
            2.3.3.1 Takagi-Sugeno模型第22-23页
            2.3.3.2 基于Takagi-Sugeno型的模糊神经网络结构第23-24页
            2.3.3.3 模糊神经网络算法第24-26页
    2.4 二元语义第26-28页
        2.4.1 引入二元语义的意义第26页
        2.4.2 二元语义表达第26-28页
    2.5 本章小结第28-29页
3 基于模糊神经网络的通信台站评估模型系统架构第29-33页
    3.1 数据预处理模块第30页
    3.2 自学习模块第30-31页
    3.3 评估模块第31-32页
    3.4 本章小结第32-33页
4 评估系统的建立第33-43页
    4.1 指标体系的确定第33-36页
        4.1.1 客观因素第33-35页
        4.1.2 主观因素第35页
        4.1.3 指标选取第35-36页
    4.2 数据处理第36-37页
        4.2.1 数据来源第36-37页
        4.2.2 数据预处理第37页
            4.2.2.1 整理数据第37页
            4.2.2.2 数据转换第37页
            4.2.2.3 数据抽样第37页
    4.3 建立模型第37-41页
        4.3.1 自适应模糊神经网络的结构模型第37-39页
        4.3.2 模糊神经网络的算法第39-40页
        4.3.3 模糊神经网络(自学习模块)的流程第40-41页
    4.4 二元语义加权集成(评估模块)第41页
    4.5 本章小结第41-43页
5 仿真实验第43-52页
    5.1 仿真实验第43-51页
    5.2 与传统BP神经网络对比第51-52页
6 总结与展望第52-54页
参考文献第54-56页
致谢第56页

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