| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题背景 | 第11-12页 |
| 1.1.1 机场噪声污染日益加重 | 第11页 |
| 1.1.2 机场噪声影响评估缺少依据 | 第11-12页 |
| 1.2 课题研究意义 | 第12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3.1 机场噪声评价量 | 第12-14页 |
| 1.3.2 机场噪声烦恼度 | 第14-16页 |
| 1.4 论文研究内容 | 第16-17页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 影响机场噪声烦恼度的关键因子分析 | 第19-24页 |
| 2.1 机场噪声影响问卷调查 | 第19-21页 |
| 2.1.1 问卷调查的设计思想 | 第19-20页 |
| 2.1.2 问卷调查的实施 | 第20-21页 |
| 2.2 关键影响因子的确定 | 第21-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于模糊理论构建机场噪声烦恼度模型 | 第24-45页 |
| 3.1 机场噪声烦恼度的模糊性 | 第24页 |
| 3.2 模糊逻辑理论 | 第24-29页 |
| 3.2.1 模糊逻辑理论简介 | 第24-25页 |
| 3.2.2 模糊集合与语言变量的概念 | 第25页 |
| 3.2.3 模糊逻辑系统简介 | 第25-28页 |
| 3.2.4 模糊逻辑系统在机场噪声烦恼度模型构建中的应用 | 第28-29页 |
| 3.3 语言变量对应模糊集语言值的确定 | 第29-31页 |
| 3.4 关键因子的模糊化 | 第31-33页 |
| 3.4.1 噪声水平的模糊化 | 第31-32页 |
| 3.4.2 噪声发生时间段的模糊化 | 第32-33页 |
| 3.4.3 噪声影响区域类型的模糊化 | 第33页 |
| 3.5 噪声烦恼度模糊规则的建立 | 第33-39页 |
| 3.5.1 居民住宅区的模糊规则 | 第34-35页 |
| 3.5.2 学校的模糊规则 | 第35-36页 |
| 3.5.3 医院的模糊规则 | 第36-38页 |
| 3.5.4 商业区的模糊规则 | 第38-39页 |
| 3.6 模糊集合的去模糊化 | 第39-40页 |
| 3.7 机场噪声烦恼度模型的构建及验证 | 第40-43页 |
| 3.7.1 机场噪声烦恼度模型的构建 | 第40-41页 |
| 3.7.2 机场噪声烦恼度模型的验证 | 第41-43页 |
| 3.8 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 基于神经模糊系统的机场噪声烦恼度模型学习 | 第45-68页 |
| 4.1 神经模糊系统 | 第45-48页 |
| 4.1.1 模糊神经网络 | 第45-46页 |
| 4.1.2 神经模糊系统的结构 | 第46-47页 |
| 4.1.3 神经模糊系统的算法 | 第47-48页 |
| 4.2 基于神经模糊系统的机场噪声烦恼度模型 | 第48-49页 |
| 4.3 基于梯度下降法的机场噪声烦恼度模型学习 | 第49-56页 |
| 4.3.1 基于梯度下降法的神经模糊系统学习算法 | 第49-51页 |
| 4.3.2 机场噪声烦恼度模型的直接学习 | 第51-53页 |
| 4.3.3 机场噪声烦恼度模型的间接学习 | 第53-56页 |
| 4.4 基于改进神经模糊系统学习算法的机场噪声烦恼度模型学习 | 第56-60页 |
| 4.5 混合学习后的机场噪声烦恼度模型的应用 | 第60-67页 |
| 4.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 5.1 总结 | 第68页 |
| 5.2 展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 附录A | 第76-78页 |
| 作者简介 | 第78页 |