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模糊逻辑和模糊系统中智能算法的研究与应用

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-14页
   ·选题背景及意义第9页
   ·智能优化算法的研究概况第9-11页
   ·相关模糊理论的研究概况第11-12页
   ·论文的主要工作第12-14页
第二章 智能算法介绍及其改进第14-20页
   ·引言第14页
   ·智能算法及其改进算法第14-19页
   ·本章小结第19-20页
第三章 含维向量变异的量子粒子群算法和基于混沌小生境技术的量子粒子群算法第20-33页
   ·引言第20页
   ·量子粒子群优化算法(QPSO)第20-23页
     ·基于Delta 势阱模型的量子行为粒子群算法(QDPSO)第20-22页
     ·量子行为的粒子群算法第22-23页
   ·含维向量变异的量子粒子群算法第23-28页
     ·算法描述第23-25页
     ·实验结果,实验结论和对实验结果的讨论第25-28页
   ·基于混沌变异小生境技术的量子粒子群算法(NCQPSO)第28-31页
     ·RCS 小生境进化策略第28页
     ·变尺度混沌变异第28-29页
     ·基于混沌变异算子的小生境量子粒子群算法第29-30页
     ·实验分析和实验结果第30-31页
   ·本章小结第31-33页
第四章 模糊认知图中智能算法的研究与应用第33-54页
   ·引言第33页
   ·模糊认知图第33-36页
     ·模糊认知图介绍第33-34页
     ·模糊认知图对问题的表示及推理第34-35页
     ·模糊认知图的建模机制和框架第35-36页
   ·一种新颖的模糊认知图学习方法解决工业控制问题第36-42页
     ·新的模糊认知图学习方法第36页
     ·基于量子粒子群算法建模第36-37页
     ·工业控制模型第37-40页
     ·仿真结果第40-41页
     ·实验总结第41-42页
   ·模糊认知图在医疗诊断系统中的应用第42-53页
     ·医疗系统背景介绍第42-46页
     ·医疗系统的模糊认知图模型第46-51页
     ·利用模型对两个实例病症的诊断第51-53页
     ·实验总结第53页
   ·本章小结第53-54页
第五章 智能算法和模糊逻辑在图像处理方面的研究与应用第54-68页
   ·引言第54-55页
   ·基于量子粒子群算法和模糊熵的 Ostu 图像分割第55-63页
     ·简介第55页
     ·二维直方图第55页
     ·二维ostu 图像分割第55-57页
     ·基于量子粒子群算法的Ostu 图像分割第57页
     ·实验结果和实验分析第57-59页
     ·应用模糊熵作后处理第59-61页
     ·实验结果和实验分析第61-63页
     ·实验小结第63页
   ·基于量子粒子群算法的模糊滤波方法第63-67页
     ·简介第63页
     ·基于量子粒子群算法确定隶属函数参数第63-65页
     ·基于模糊推理的中值滤波第65页
     ·实验结果和实验分析第65-67页
     ·实验小结第67页
   ·本章小结第67-68页
第六章 智能算法在模糊系统中的研究与应用第68-85页
   ·引言第68页
   ·采用量子粒子群算法的非线性系统T-S 模型识别第68-73页
     ·简介第68页
     ·T-S 模型描述第68-69页
     ·基于QPSO 优化TSK 模糊逻辑系统构造第69-72页
     ·仿真结果和实验分析第72-73页
   ·智能预估模型在谷氨酸发酵过程中的应用第73-85页
     ·简介第73-74页
     ·模糊推理系统概述第74-77页
     ·谷氨酸工艺过程概述第77页
     ·基于 PSO 和 QPSO 优化的非线性 T-S 模糊系统的预估模型第77-80页
     ·系统仿真结果和实验分析第80-84页
     ·实验小结第84-85页
第七章 总结与展望第85-87页
   ·工作总结第85页
   ·工作展望第85-87页
致谢第87-88页
参考文献第88-93页
附录:攻读硕士学位期间发表的论文第93页

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