| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景 | 第10-13页 |
| ·模糊系统理论概述 | 第10页 |
| ·人工神经网络的发展及应用 | 第10-12页 |
| ·模糊神经网络的发展及应用 | 第12-13页 |
| ·研究目的与意义 | 第13-14页 |
| ·研究思路 | 第14-15页 |
| 第二章 模糊神经网络理论概述 | 第15-28页 |
| ·模糊相关概念与性质 | 第15-17页 |
| ·神经网络概述 | 第17-18页 |
| ·模糊神经网络概述 | 第18-20页 |
| ·自适应模糊神经网络 | 第20-27页 |
| ·自适应模糊神经网络产生的背景 | 第20-21页 |
| ·自适应模糊神经网络结构 | 第21-23页 |
| ·自适应模糊神经网络的学习算法 | 第23-26页 |
| ·反向传播算法 | 第23-25页 |
| ·最小二乘法 | 第25页 |
| ·混合学习算法 | 第25-26页 |
| ·基于 MATLAB 的 ANFIS 建模 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于模糊神经网络的电子商务发展水平综合评价模型 | 第28-49页 |
| ·基于减法聚类的模糊神经网络 | 第28-31页 |
| ·减法聚类 | 第28页 |
| ·基于减法聚类模糊规则的提取 | 第28-29页 |
| ·基于减法聚类构造模糊推理模型 | 第29-31页 |
| ·电子商务发展水平指标评价体系 | 第31-34页 |
| ·数据分析与处理 | 第31-32页 |
| ·建模数据的指标的选取 | 第32-34页 |
| ·电子商务发展水平综合评价的模糊神经网络模型建立 | 第34-47页 |
| ·基于 Matlab 辅助的规则约简模糊神经网络模型结果分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 附件 | 第54页 |