动态模糊神经网络在综合评判中的应用
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-10页 |
| ·研究背景 | 第7页 |
| ·综合评判研究的现状及进展 | 第7-8页 |
| ·采用动态模糊神经网络进行综合评判研究的意义 | 第8-9页 |
| ·本文的主要工作及各章内容安排 | 第9-10页 |
| 2 模糊理论及神经网络的理论基础 | 第10-23页 |
| ·模糊理论 | 第10-17页 |
| ·模糊集合的定义 | 第10页 |
| ·模糊集合的表示 | 第10-11页 |
| ·隶属函数的确定 | 第11-14页 |
| ·模糊矩阵 | 第14-16页 |
| ·模糊映射、模糊变换及模糊关系之间的关系 | 第16-17页 |
| ·神经网络的基本理论 | 第17-22页 |
| ·神经网络的特性 | 第17-18页 |
| ·人工神经元模型 | 第18页 |
| ·神经网络常用的激发函数 | 第18-19页 |
| ·神经网络的组成及分类 | 第19-20页 |
| ·神经网络的学习方法 | 第20-22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| 3 模糊神经网络的基本理论 | 第23-26页 |
| ·模糊神经网络的提出 | 第23-24页 |
| ·模糊神经网络的发展 | 第24页 |
| ·模糊神经网络的特点 | 第24-25页 |
| ·模糊神经网络的结构辨识分类 | 第25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 4 综合评判方法的研究与分析 | 第26-37页 |
| ·模糊综合评判模型 | 第26-32页 |
| ·模糊综合评判 | 第26-31页 |
| ·模糊综合评判模型优缺点分析 | 第31-32页 |
| ·神经网络的综合评判模型及优缺点分析 | 第32-33页 |
| ·模糊神经网络的综合评判模型 | 第33-36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 5 基于动态模糊神经网络的综合评判模型 | 第37-49页 |
| ·建立新模型的必要性 | 第37-38页 |
| ·综合评判的基本步骤 | 第38-39页 |
| ·基于动态模糊神经网络的综合评判模型 | 第39-48页 |
| ·网络模型的设计思想 | 第39-41页 |
| ·二级综合评判的动态模糊神经网络的模型结构 | 第41-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 6 基于动态模糊神经网络的综合评判模型的应用 | 第49-54页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·应用举例 | 第49-50页 |
| ·网络模型结构确定 | 第50-52页 |
| ·实验结果分析 | 第52-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 7 结论 | 第54-55页 |
| ·本文工作的总结 | 第54页 |
| ·后续研究工作的展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 附录 | 第59页 |
