模糊神经推理系统—ANFIS在散货船运力预测中的应用研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第6-8页 |
| 第2章 神经网络基础 | 第8-20页 |
| 2．1 神经网络模型 | 第9-12页 |
| 2．1．1 生物神经元模型 | 第9页 |
| 2．1．2 人工神经元模型 | 第9-12页 |
| 2．1．3 神经网络模型 | 第12页 |
| 2．2 前向网络 | 第12-20页 |
| 2．2．1 感知器 | 第12-13页 |
| 2．2．2 自适应线性网络 | 第13-14页 |
| 2．2．3 BP网络 | 第14-16页 |
| 2．2．4 径向基函数网络 | 第16-20页 |
| 第3章 模糊逻辑和模糊推理系统 | 第20-32页 |
| 3．1 模糊逻辑 | 第20-25页 |
| 3．1．1 模糊集的概念 | 第20-21页 |
| 3．1．2 模糊集的运算 | 第21-24页 |
| 3．1．3 语言变量 | 第24页 |
| 3．1．4 近似推理 | 第24-25页 |
| 3．2 模糊推理系统 | 第25-32页 |
| 3．2．1 模糊化策略 | 第26页 |
| 3．2．2 模糊if-then规则和模糊推理机制 | 第26-30页 |
| 3．2．3 反模糊化策略 | 第30-31页 |
| 3．2．4 模糊推理系统的类型 | 第31-32页 |
| 第4章 ANFIS-模糊系统和神经网络的成功融合 | 第32-48页 |
| 4．1 自适应网络的结构和学习算法 | 第33-38页 |
| 4．2 ANFIS-基于自适应网络的模糊推理系统 | 第38-48页 |
| 第5章 ANFIS在散货船运力预测中的应用研究 | 第48-55页 |
| 5．1 运力预测的ANFIS模型 | 第48-50页 |
| 5．2 仿真 | 第50-55页 |
| 第6章 结论 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
| 作者攻读硕士学位期间公开发表的有关论文 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
