| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究的目的与意义 | 第9-10页 |
| ·模糊积分及多分类器融合的研究现状 | 第10-11页 |
| ·本课题主要工作 | 第11-12页 |
| ·论文的主要结构 | 第12-13页 |
| 第二章 预备知识 | 第13-26页 |
| ·模糊测度 | 第13-15页 |
| ·模糊积分 | 第15-17页 |
| ·神经网络 | 第17-21页 |
| ·神经网络的主要学习算法 | 第18页 |
| ·神经网络的特性 | 第18-19页 |
| ·神经网络的典型模型 | 第19页 |
| ·BP神经网络 | 第19-21页 |
| ·模拟退火算法 | 第21-22页 |
| ·分类器的融合方法 | 第22-26页 |
| 第三章 基于模糊积分的病例诊断与实验 | 第26-48页 |
| ·神经网络与模拟退火组合方法确定模糊测度 | 第27-33页 |
| ·妊娠期糖尿病的模拟诊断实验 | 第29-33页 |
| ·主成分分析法确定模糊测度 | 第33-39页 |
| ·帕金森症的模拟诊断实验 | 第34-39页 |
| ·模拟退火算法确定多分类器融合中的模糊测度 | 第39-48页 |
| ·模糊积分做为融合算子在妊娠期糖尿病中的模拟诊断试验 | 第40-43页 |
| ·与贝叶斯做为多分类器的融合算子的对比试验 | 第43-48页 |
| 第四章 结论与意义 | 第48-50页 |
| ·课题研究的主要工作、结论及意义 | 第48-49页 |
| ·尚待解决的问题和未来展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |