| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 引言 | 第9-12页 |
| 1 课题研究的目的和意义 | 第9页 |
| 2 国内外研究现状及发展趋势 | 第9-11页 |
| 3 本文的主要研究内容 | 第11-12页 |
| 第一章 模式识别概述 | 第12-16页 |
| ·模式识别概念 | 第12页 |
| ·模式识别系统 | 第12-14页 |
| ·模式识别方法 | 第14-16页 |
| 第二章 模糊逻辑系统与神经网络 | 第16-28页 |
| ·模糊理论 | 第16-19页 |
| ·模糊理论的发展 | 第16-17页 |
| ·模糊理论的原理 | 第17-19页 |
| ·模糊逻辑系统 | 第19-22页 |
| ·模糊逻辑系统的组成 | 第19-20页 |
| ·模糊逻辑系统的优点 | 第20页 |
| ·模糊逻辑系统的分类 | 第20-22页 |
| ·BP神经网络 | 第22-28页 |
| ·人工神经网络的概念 | 第22-23页 |
| ·BP神经网络的概念神经网络的结构 | 第23-24页 |
| ·BP神经网络的学习算法 | 第24-26页 |
| ·BP网络算法的不足及改进 | 第26-27页 |
| ·BP网络算法的MATLAB实现 | 第27-28页 |
| 第三章 模糊神经网络 | 第28-34页 |
| ·模糊神经网络的分类 | 第28页 |
| ·模糊系统与神经网络的融合 | 第28-31页 |
| ·模糊系统和神经网络的共同点和不同点 | 第29页 |
| ·模糊系统和神经网络的融合形态 | 第29-31页 |
| ·结构等价的模糊神经网络 | 第31-34页 |
| ·模糊神经网络的逻辑结构 | 第31-32页 |
| ·结构等价神经网络的构造 | 第32-34页 |
| 第四章 用于薄板复合材料粘接缺陷识别的模糊神经网络 | 第34-49页 |
| ·薄板复合材料粘接缺陷超声检测回波信号的数学模型 | 第34-36页 |
| ·模糊神经网络模式识别系统 | 第36-38页 |
| ·模糊神经网络模式识别系统的实现 | 第38-49页 |
| ·模糊神经网络粘接缺陷识别的具体步骤 | 第38-39页 |
| ·应用实例 | 第39-44页 |
| ·实验结果 | 第44-49页 |
| 结论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第53页 |
| 读研期间参加的科研项目 | 第53页 |