| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 课题背景 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 概念的表示 | 第15-16页 |
| 1.2.2 增量学习 | 第16-18页 |
| 1.3 本文的主要研究内容与贡献 | 第18-19页 |
| 1.4 文章的组织结构 | 第19-20页 |
| 1.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第2章 模糊语义细胞模型 | 第21-30页 |
| 2.1 模糊语义细胞的表示 | 第21-22页 |
| 2.2 概率密度分布选择 | 第22-24页 |
| 2.3 模糊语义细胞的学习 | 第24-29页 |
| 2.3.1 合理粒度原则 | 第24-25页 |
| 2.3.2 最大化熵原则 | 第25-26页 |
| 2.3.3 目标函数 | 第26-27页 |
| 2.3.4 调节因子 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 多模糊语义细胞学习 | 第30-38页 |
| 3.1 多模糊语义细胞的学习算法 | 第31-32页 |
| 3.2 改进后的目标函数和求解 | 第32-34页 |
| 3.3 原型初值选择 | 第34-37页 |
| 3.3.1 K最远点算法 | 第34-35页 |
| 3.3.2 Canopy算法 | 第35-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 模糊语义细胞的增量学习 | 第38-54页 |
| 4.1 模糊语义细胞的增量学习概念 | 第39页 |
| 4.2 模糊语义细胞增量学习的更新原则 | 第39-42页 |
| 4.2.1 细胞形态近似原则 | 第40-41页 |
| 4.2.2 新样本隶属度提升原则 | 第41页 |
| 4.2.3 语义明确原则 | 第41-42页 |
| 4.3 单模糊语义细胞的增量学习 | 第42-45页 |
| 4.3.1 单样本增量学习 | 第42-43页 |
| 4.3.2 多样本增量学习 | 第43-45页 |
| 4.4 多模糊语义细胞的增量学习 | 第45-50页 |
| 4.4.1 更新选择 | 第45-47页 |
| 4.4.2 生成新细胞 | 第47-49页 |
| 4.4.3 合并旧细胞 | 第49-50页 |
| 4.5 基于生成原则的增量学习 | 第50-53页 |
| 4.5.1 生成原则与目标函数 | 第50-52页 |
| 4.5.2 目标函数求解 | 第52-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 模糊语义细胞的增量学习实验 | 第54-80页 |
| 5.1 协调因子的选择 | 第54-61页 |
| 5.1.1 指数分布数据集的单模糊语义细胞学习与调节因子 | 第54-57页 |
| 5.1.2 对数正态分布数据集的单模糊语义细胞学习与调节因子 | 第57-58页 |
| 5.1.3 多模糊语义细胞学习与调节因子 | 第58-61页 |
| 5.2 单模糊语义细胞的增量学习与生成数据集 | 第61-69页 |
| 5.2.1 单个模糊语义细胞的单样本增量学习 | 第61-66页 |
| 5.2.2 单个模糊语义细胞的多样本增量学习 | 第66-69页 |
| 5.3 多模糊语义细胞的增量学习 | 第69-77页 |
| 5.3.1 基于好开端的增量学习 | 第70-71页 |
| 5.3.2 基于坏开端的增量学习 | 第71-74页 |
| 5.3.3 模糊语义细胞的合并和诞生 | 第74-77页 |
| 5.4 真实数据集实验 | 第77-79页 |
| 5.5 本章小结 | 第79-80页 |
| 第6章 总结与前景展望 | 第80-84页 |
| 6.1 全文总结 | 第80-81页 |
| 6.2 潜在的研究问题 | 第81-82页 |
| 6.3 前景与展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89页 |