| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-12页 |
| 1.1 研究背景和研究目的 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.1.2 研究目的 | 第10-11页 |
| 1.2 本文结构 | 第11-12页 |
| 第二章 模糊系统与模糊神经网络基础知识 | 第12-27页 |
| 2.1 模糊理论基础 | 第12-15页 |
| 2.1.1 模糊集合的定义 | 第12页 |
| 2.1.2 模糊集合的表示方法及性质 | 第12-13页 |
| 2.1.3 隶属度函数 | 第13-15页 |
| 2.2 模糊神经网络的研究现状 | 第15-25页 |
| 2.2.1 基于 Mamdani 推理的模糊神经网络 | 第16-19页 |
| 2.2.2 T-S 型模糊神经网络模型 | 第19-21页 |
| 2.2.3 模糊神经网络的学习算法 | 第21-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 基于模糊随机的神经网络 | 第27-46页 |
| 3.1 基于减法聚类的模糊神经网络 | 第27-31页 |
| 3.1.1 减法聚类 | 第27页 |
| 3.1.2 减法聚类的模糊规则的提取 | 第27-29页 |
| 3.1.3 基于减法聚类的模糊神经网络 | 第29-31页 |
| 3.2 基于减法聚类的模糊随机神经网络 | 第31-37页 |
| 3.2.1 模糊随机神经网络算法 | 第32-36页 |
| 3.2.2 模糊随机参数修正算法 | 第36-37页 |
| 3.3 基于模糊随机的神经网络在电子商务评价中的应用 | 第37-45页 |
| 3.3.1 数据处理 | 第37-40页 |
| 3.3.2 模型建立与结果分析 | 第40-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 模糊随机神经网络应用于地下燃气管网安全预测 | 第46-57页 |
| 4.1 数据处理 | 第46-48页 |
| 4.2 模型建立 | 第48-55页 |
| 4.3 模型结果分析 | 第55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 附录 | 第60-63页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 附件 | 第65页 |
