关于Ⅱ-型模糊集的若干研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 主要研究内容和结构安排 | 第11-12页 |
| 第二章 Ⅱ-型模糊集理论 | 第12-31页 |
| 2.1 Ⅱ-型模糊集的定义及其隶属函数 | 第12-20页 |
| 2.1.1 Ⅱ-型模糊集的概念 | 第12-17页 |
| 2.1.2 区间值 Ⅱ-型模糊集及不确定测度 | 第17-20页 |
| 2.2 Ⅱ-型模糊集的运算 | 第20-22页 |
| 2.3 Ⅱ-型模糊关系及运算 | 第22-24页 |
| 2.4 Ⅱ-型模糊逻辑系统 | 第24-27页 |
| 2.5 Ⅱ-型模糊隶属函数的扩展研究 | 第27-30页 |
| 2.5.1 不确定均值或方差的高斯隶属函数 | 第27-28页 |
| 2.5.2 分段线性隶属函数 | 第28-29页 |
| 2.5.3 三角型隶属函数 | 第29页 |
| 2.5.4 分段高斯型隶属函数 | 第29-30页 |
| 2.5.5 钟型隶属函数 | 第30页 |
| 2.6 小结 | 第30-31页 |
| 第三章 Ⅱ-型模糊高斯混合模型 | 第31-46页 |
| 3.1 贝叶斯决策理论 | 第31-33页 |
| 3.2 高斯混合模型 | 第33-35页 |
| 3.3 区间值 Ⅱ-型模糊高斯混合模型 | 第35-38页 |
| 3.3.1 不确定程度的界定 | 第36-37页 |
| 3.3.2 密度建模 | 第37-38页 |
| 3.4 广义线性模型 | 第38-40页 |
| 3.4.1 参数估计 | 第39-40页 |
| 3.5 随机值 Ⅱ-型模糊高斯混合模型 | 第40-43页 |
| 3.5.1 不确定程度 | 第41-43页 |
| 3.5.2 密度建模 | 第43页 |
| 3.6 模拟实验 | 第43-45页 |
| 3.7 小结 | 第45-46页 |
| 第四章 Ⅱ-型模糊集降阶算法的比较研究 | 第46-57页 |
| 4.1 KM 算法 | 第46-49页 |
| 4.2 EKM 算法 | 第49-51页 |
| 4.3 EKMANI 算法 | 第51页 |
| 4.4 IASC 算法 | 第51-52页 |
| 4.5 EIASC 算法 | 第52-53页 |
| 4.6 实验比较 | 第53-56页 |
| 4.6.1 KM 与 EKM 算法收敛比较 | 第53-55页 |
| 4.6.2 多种算法计算时间的比较 | 第55-56页 |
| 4.7 小结 | 第56-57页 |
| 总结及展望 | 第57-59页 |
| 总结 | 第57-58页 |
| 展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
