一种集成的案例推理方法研究及其应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 案例推理方法的发展历史和研究现状 | 第9-15页 |
| 1.2.1 案例推理方法的发展历史 | 第10-12页 |
| 1.2.2 案例推理方法的研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 本文的主要工作与结构安排 | 第15-17页 |
| 2 基于模糊聚类与互信息的案例检索方法研究 | 第17-31页 |
| 2.1 引言 | 第17-19页 |
| 2.2 基于模糊聚类的案例库子空间划分 | 第19-25页 |
| 2.2.1 模糊C均值聚类算法的基本原理 | 第19-21页 |
| 2.2.2 改进的模糊C均值聚类算法 | 第21-23页 |
| 2.2.3 案例库的子空间划分 | 第23-25页 |
| 2.3 基于互信息和迭代学习策略的属性选择和约减 | 第25-28页 |
| 2.3.1 基于互信息的条件属性权值计算 | 第26-27页 |
| 2.3.2 基于迭代学习策略的权值更新与属性约减 | 第27-28页 |
| 2.4 仿真实验与结论 | 第28-30页 |
| 2.5 本章总结 | 第30-31页 |
| 3 基于支持向量机的案例调整方法研究 | 第31-39页 |
| 3.1 引言 | 第31-32页 |
| 3.2 基于支持向量机的误差补偿方法 | 第32-34页 |
| 3.2.1 支持向量机的回归计算 | 第32-33页 |
| 3.2.2 模型误差补偿方法 | 第33-34页 |
| 3.3 基于误差补偿的案例调整模型 | 第34-35页 |
| 3.4 仿真实验与结论 | 第35-38页 |
| 3.5 本章总结 | 第38-39页 |
| 4 基于集成案例推理方法的转炉炼钢终点预报模型 | 第39-52页 |
| 4.1 转炉炼钢终点预报模型 | 第39-41页 |
| 4.2 基于案例推理方法的终点预报建模 | 第41-43页 |
| 4.3 仿真实验与结论 | 第43-51页 |
| 4.3.1 终点碳含量预报 | 第46-49页 |
| 4.3.2 终点温度预报 | 第49-51页 |
| 4.4 本章总结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第57页 |
| 研究生期间参与项目情况 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
