| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究意义 | 第12-15页 |
| 1.2.1 安全意义 | 第12-14页 |
| 1.2.2 模式识别研究的意义 | 第14-15页 |
| 1.3 国内外研究发展 | 第15-18页 |
| 1.3.1 国外发展 | 第15-16页 |
| 1.3.2 国内发展 | 第16-18页 |
| 1.4 章节安排 | 第18-20页 |
| 第2章 基于核Fisher汽车安全等级的分类 | 第20-42页 |
| 2.1 Fisher线性判别 | 第20-27页 |
| 2.1.1 理论基础 | 第20-22页 |
| 2.1.2 实现步骤 | 第22-25页 |
| 2.1.3 Fisher线性判别在汽车防撞安全等级的分类研究中的应用 | 第25-27页 |
| 2.2 基于核的Fisher分类 | 第27-40页 |
| 2.2.1 理论基础 | 第27-35页 |
| 2.2.2 核Fisher算法在汽车防撞安全等级的分类方法中的应用 | 第35-36页 |
| 2.2.3 实验数据和Matlab实验结果 | 第36-39页 |
| 2.2.4 判别分析 | 第39-40页 |
| 2.3 本章小结 | 第40-42页 |
| 第3章 区间模糊集合理论基础 | 第42-54页 |
| 3.1 模糊集的基本概念 | 第42-44页 |
| 3.1.1 传统模糊集的提出与发展 | 第42-43页 |
| 3.1.2 区间模糊集的研究与发展 | 第43-44页 |
| 3.2 区间模糊集的定义及性质 | 第44-46页 |
| 3.3 区间值模糊集距离及性质 | 第46-48页 |
| 3.4 区间值模糊推理 | 第48-53页 |
| 3.4.1 判断与推理 | 第48-49页 |
| 3.4.2 模糊推理 | 第49-52页 |
| 3.4.3 区间值模糊推理 | 第52-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 区间模糊推理的分类方法 | 第54-69页 |
| 4.1 引言 | 第54-56页 |
| 4.2 模糊分类器 | 第56-58页 |
| 4.2.1 模糊分类器分类的一般步骤 | 第56-57页 |
| 4.2.2 传统模糊推理方法的不足 | 第57-58页 |
| 4.3 区间值模糊推理算法改进部分 | 第58-62页 |
| 4.3.1 区间模糊推理的分类算法基本思想 | 第58页 |
| 4.3.2 权值计算 | 第58-60页 |
| 4.3.3 区间值模糊匹配方法 | 第60-62页 |
| 4.4 区间模糊推理步骤 | 第62-63页 |
| 4.5 实例分析 | 第63-66页 |
| 4.6 区间模糊推理在汽车防撞安全数据的分类 | 第66-68页 |
| 4.7 本章小结 | 第68-69页 |
| 结论 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |