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基于量子粒子群智能算法的模糊逻辑系统的设计及应用

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第11-14页
2 相关知识第14-20页
    2.1 模糊逻辑系统第14-17页
        2.1.1 一型TSK模糊逻辑系统第14-15页
        2.1.2 二型TSK模糊逻辑系统第15-16页
        2.1.3 区间二型TSK模糊逻辑系统第16-17页
    2.2 神经网络结构第17-18页
    2.3 参数优化算法第18-19页
        2.3.1 QPSO算法第18页
        2.3.2 QPSO聚类算法第18-19页
    2.4 小结第19-20页
3 基于QPSO算法的一型模糊逻辑系统的设计及应用第20-33页
    3.1 基于QPSO智能算法的一型模糊逻辑系统的设计第20-23页
        3.1.1 模糊规则筛选第20页
        3.1.2 一型模糊神经网络系统结构第20-22页
        3.1.3 一型系统参数调整第22-23页
        3.1.4 系统性能指标第23页
    3.2 一型智能系统在国际黄金价格预测中的应用第23-28页
        3.2.1 预测数据来源第23-24页
        3.2.2 输入输出训练对及规则提取第24页
        3.2.3 一型系统设计及应用第24-27页
        3.2.4 算法性能比较第27-28页
    3.3 一型智能系统在纳斯达克综合指数预测中的应用第28-32页
        3.3.1 预测数据来源第28页
        3.3.2 输入输出训练对及规则提取第28-29页
        3.3.3 一型系统设计及应用第29-31页
        3.3.4 算法性能比较第31-32页
    3.4 小结第32-33页
4 基于QPSO算法的A1-C1型模糊逻辑系统的设计及应用第33-42页
    4.1 基于QPSO智能算法的A1-C1型模糊逻辑系统的设计第33-36页
        4.1.1 模糊规则筛选第33页
        4.1.2 A1-C1型模糊神经网络系统结构第33-35页
        4.1.3 A1-C1型系统参数调整第35-36页
        4.1.4 系统性能指标第36页
    4.2 A1-C1型智能系统在纳斯达克综合指数预测中的应用第36-40页
        4.2.1 预测数据来源第36页
        4.2.2 输入输出训练对及规则提取第36-37页
        4.2.3 A1-C1型系统设计及应用第37-39页
        4.2.4 算法性能比较第39-40页
    4.3 小结第40-42页
5 基于QPSO算法的A2-C0型模糊逻辑系统的设计及应用第42-50页
    5.1 基于QPSO智能算法的A2-C0型模糊逻辑系统的设计第42-45页
        5.1.1 模糊规则筛选第42页
        5.1.2 A2-C0型模糊神经网络系统结构第42-43页
        5.1.3 A2-C0型系统参数调整第43-45页
        5.1.4 系统性能指标第45页
    5.2 A2-C0型智能系统在纳斯达克综合指数预测中的应用第45-49页
        5.2.1 预测数据来源第45页
        5.2.2 输入输出训练对及规则提取第45页
        5.2.3 A2-C0型系统设计及应用第45-48页
        5.2.4 算法性能比较第48-49页
    5.3 小结第49-50页
6 基于QPSO算法的A2-C1型模糊逻辑系统的设计及应用第50-60页
    6.1 基于QPSO智能算法的A2-C1型模糊逻辑系统的设计第50-53页
        6.1.1 模糊规则筛选第50页
        6.1.2 A2-C1型模糊神经网络系统结构第50-52页
        6.1.3 A2-C1型系统参数调整第52-53页
        6.1.4 系统性能指标第53页
    6.2 A2-C1型智能系统在纳斯达克综合指数预测中的应用第53-58页
        6.2.1 预测数据来源第53-54页
        6.2.2 输入输出训练对及规则提取第54页
        6.2.3 A2-C1型系统设计及应用第54-57页
        6.2.4 算法性能比较第57-58页
    6.3 四种模糊逻辑系统的性能比较第58-59页
    6.4 小结第59-60页
7 结论第60-61页
参考文献第61-65页
攻读硕士期间参与科研项目与发表学术论文情况第65-66页
致谢第66页

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