| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-11页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·研究内容 | 第9-10页 |
| ·本文的结构 | 第10-11页 |
| 第二章 研究基础和现状 | 第11-17页 |
| ·粗糙集 | 第11-13页 |
| ·粗糙集概述 | 第11页 |
| ·粗糙集发展简史 | 第11-12页 |
| ·粗糙集的特点 | 第12页 |
| ·粗糙集的研究现状 | 第12-13页 |
| ·人工神经网络 | 第13-15页 |
| ·人工神经网络概述 | 第13页 |
| ·人工神经网络发展简史 | 第13-14页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第14页 |
| ·人工神经网络的研究现状 | 第14-15页 |
| ·地震预测 | 第15-17页 |
| ·地震预测概述 | 第15-16页 |
| ·地震预测的研究现状 | 第16-17页 |
| 第三章 粗糙集理论 | 第17-23页 |
| ·粗糙集基础理论 | 第17-20页 |
| ·信息系统 | 第17页 |
| ·粗糙集 | 第17-20页 |
| ·基于粗糙集的约简 | 第20-23页 |
| ·属性约简与核 | 第20-21页 |
| ·基于可辨识矩阵的属性约简 | 第21-23页 |
| 第四章 人工神经网络及应用 | 第23-34页 |
| ·人工神经网络介绍 | 第23-29页 |
| ·人工神经网络的基本概念 | 第23-25页 |
| ·人工神经网络模型 | 第25-29页 |
| ·BP 神经网络 | 第29-34页 |
| ·BP 神经网络简介 | 第29-30页 |
| ·BP 神经网络原理 | 第30-33页 |
| ·BP 神经网络模型建立 | 第33-34页 |
| 第五章 基于粗糙集与人工神经网络的地震预测模型 | 第34-40页 |
| ·粗糙集与人工神经网络 | 第34-36页 |
| ·粗糙集与人工神经网络的特点 | 第34-35页 |
| ·粗糙集与人工神经网络的结合 | 第35-36页 |
| ·基于粗糙集与人工神经网络的地震预测模型 | 第36-40页 |
| ·系统结构 | 第36-38页 |
| ·基本流程 | 第38-40页 |
| 第六章 粗糙集支持的人工神经网络在地震预测中的应用研究 | 第40-57页 |
| ·资料收集 | 第40-41页 |
| ·建立震例数据库 | 第41-45页 |
| ·数据整理及分析 | 第41-42页 |
| ·建立震例数据库 | 第42-45页 |
| ·基于粗糙集的属性约简 | 第45-51页 |
| ·异常指标分析 | 第45-46页 |
| ·数据预处理 | 第46-48页 |
| ·构造可辨识矩阵 | 第48-49页 |
| ·对可辨识矩阵进行约简 | 第49-51页 |
| ·构造BP 神经网络 | 第51-54页 |
| ·样本选择 | 第51-52页 |
| ·数据处理 | 第52页 |
| ·构造BP 神经网络 | 第52-53页 |
| ·训练BP 神经网络 | 第53页 |
| ·仿真测试 | 第53-54页 |
| ·实验结果及分析 | 第54-57页 |
| 第七章 结束语 | 第57-58页 |
| ·论文完成的主要研究工作 | 第57页 |
| ·下一步的研究方向 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 攻读硕士学位期间的论文发表情况 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |