多评估空间智能融合及其在感官评估中的应用研究
摘要 | 第1-7页 |
ABSTRACT | 第7-9页 |
目录 | 第9-12页 |
第1章 绪论 | 第12-26页 |
·研究背景及意义 | 第12-23页 |
·研究背景 | 第12-22页 |
·研究意义 | 第22-23页 |
·论文主要研究内容及创新点 | 第23-25页 |
·论文组织结构 | 第25-26页 |
第2章 感官评估融合系统架构 | 第26-48页 |
·引言 | 第26-27页 |
·信息融合 | 第27-30页 |
·基于数据挖掘技术的信息融合方法研究现状 | 第30-36页 |
·基于数据挖掘技术的信息融合问题的提出 | 第30-31页 |
·数据挖掘的概念与研究方法 | 第31-32页 |
·基于数据挖掘技术的信息融合方法 | 第32-36页 |
·多评估空间的定义和数学表示 | 第36-40页 |
·感官评估融合系统的架构 | 第40-46页 |
·感官评估融合系统的两层结构 | 第40-41页 |
·基于两层结构的感官评估融合系统模块组成 | 第41-46页 |
·小结 | 第46-48页 |
第3章 聚类融合及其在客观评估中的应用 | 第48-72页 |
·引言 | 第48-49页 |
·聚类融合算法简介 | 第49-52页 |
·聚类融合一般过程 | 第49-51页 |
·聚类融合在织物分类中的应用 | 第51-52页 |
·核聚类融合在织物感官评估中的应用 | 第52-57页 |
·核聚类算法简介 | 第52-54页 |
·核聚类算法描述 | 第54-55页 |
·仿真结果分析与讨论 | 第55-57页 |
·免疫聚类融合在感官评估中的应用 | 第57-70页 |
·免疫系统 | 第58-61页 |
·免疫进化算法 | 第61-66页 |
·仿真结果分析与讨论 | 第66-70页 |
·小结 | 第70-72页 |
第4章 二元语义融合模型及其在主观评估中的应用 | 第72-85页 |
·引言 | 第72-73页 |
·主观评估空间中的数据分析 | 第73-80页 |
·感官评估与群决策 | 第73-77页 |
·改进的二元语义模型对基础数据的标准化 | 第77-78页 |
·集结算子用于主观评估空间的融合 | 第78-79页 |
·基于改进的二元语义多指标群评估的求解 | 第79-80页 |
·评估群决策的实例 | 第80-83页 |
·小结 | 第83-85页 |
第5章 基于主观评估空间的评估行为研究 | 第85-95页 |
·引言 | 第85-86页 |
·主观评估空间的分析 | 第86-89页 |
·基于距离的评估小组性能分析 | 第87-88页 |
·基于敏感度的评估词汇分析 | 第88-89页 |
·中法主观评估的评估性能的分析与比较 | 第89-93页 |
·小结 | 第93-95页 |
第6章 主观评估空间的数据采集 | 第95-110页 |
·引言 | 第95-96页 |
·基于市场调查表的顾客信息采集 | 第96-101页 |
·市场调查表设计基础 | 第96-98页 |
·市场调查数据的处理 | 第98-101页 |
·基于织物感官评估需求的调查表 | 第101-108页 |
·调查表设计思路 | 第101-102页 |
·服装需求调查表的具体内容 | 第102-103页 |
·服装需求调查表的生成 | 第103-104页 |
·基于调查表的客户感官喜好的分析和解释 | 第104-108页 |
·小结 | 第108-110页 |
第7章 基于专家系统融合算法的智能评估系统 | 第110-124页 |
·引言 | 第110-111页 |
·智能评估专家系统的原理与结构 | 第111-116页 |
·专家系统 | 第111-112页 |
·智能评估专家系统的组成 | 第112-116页 |
·智能评估系统的实现 | 第116-122页 |
·调查问卷的实现 | 第117-118页 |
·数据库的实现 | 第118-119页 |
·数据处理的实现 | 第119-121页 |
·智能评估系统的实现 | 第121-122页 |
·小结 | 第122-124页 |
第8章 结论与展望 | 第124-127页 |
·结论 | 第124-125页 |
·展望 | 第125-127页 |
参考文献 | 第127-145页 |
致谢 | 第145-146页 |
附录A 攻读博士学位期间主持、参加的项目 | 第146-147页 |
附录B 攻读博士学位期间发表或录用的论文 | 第147-148页 |
附录C 基于感官的服装需求调查表 | 第148-149页 |