| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-27页 |
| 1.1 研究背景和选题意义 | 第13-14页 |
| 1.2 区间二型模糊系统复杂性问题的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 区间二型模糊神经网络的设计 | 第15-19页 |
| 1.3.1 模糊神经网络设计中的基本问题 | 第16-17页 |
| 1.3.2 区间二型模糊神经网络的研究现状 | 第17-19页 |
| 1.4 基于模糊理论的图像分割技术 | 第19-22页 |
| 1.4.1 模糊分割技术的研究概况 | 第20-21页 |
| 1.4.2 基于二型模糊理论的分割技术研究现状 | 第21-22页 |
| 1.5 受电弓故障检测方法的研究现状 | 第22-25页 |
| 1.6 论文的主要内容 | 第25-27页 |
| 第2章 二型模糊集合与系统 | 第27-35页 |
| 2.1 引言 | 第27页 |
| 2.2 二型模糊集合的基本概念 | 第27-30页 |
| 2.3 二型模糊系统简介 | 第30-34页 |
| 2.3.1 二型模糊系统 | 第30-32页 |
| 2.3.2 模糊降型 | 第32-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 区间二型模糊模型的结构简化 | 第35-56页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 一类区间二型模糊模型的描述 | 第35-37页 |
| 3.3 模糊模型的结构精简原理 | 第37-38页 |
| 3.4 改进的基于列主元SVD-QR的规则精简方法 | 第38-49页 |
| 3.4.1 有效秩的影响 | 第38-39页 |
| 3.4.2 改进算法 | 第39-40页 |
| 3.4.3 仿真实验 | 第40-49页 |
| 3.5 基于列主元QR分解的规则精简方法 | 第49-55页 |
| 3.5.1 改进的统计信息准则 | 第49-50页 |
| 3.5.2 算法描述 | 第50-51页 |
| 3.5.3 仿真实验 | 第51-55页 |
| 3.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 第4章 自组织区间二型模糊神经网络 | 第56-71页 |
| 4.1 引言 | 第56页 |
| 4.2 复杂系统的特征 | 第56-57页 |
| 4.3 自组织区间二型模糊神经网络的结构 | 第57-59页 |
| 4.4 自适应学习算法 | 第59-63页 |
| 4.4.1 自组织结构学习 | 第59-61页 |
| 4.4.2 后件参数自适应学习算法 | 第61-63页 |
| 4.5 仿真实验 | 第63-70页 |
| 4.6 本章小结 | 第70-71页 |
| 第5章 基于区间二型模糊熵的图像阈值分割方法 | 第71-88页 |
| 5.1 引言 | 第71页 |
| 5.2 预备知识 | 第71-72页 |
| 5.3 模糊熵 | 第72-76页 |
| 5.3.1 一型模糊熵 | 第73-74页 |
| 5.3.2 区间二型模糊熵 | 第74-76页 |
| 5.4 基于区间二型模糊熵的阈值分割法 | 第76-80页 |
| 5.4.1 区间二型模糊隶属函数 | 第77-78页 |
| 5.4.2 图像的区间二型模糊熵 | 第78-79页 |
| 5.4.3 最优阈值选取 | 第79-80页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第80-86页 |
| 5.5.1 不同REF对图像分割性能的影响 | 第80-83页 |
| 5.5.2 与其它阈值分割方法的比较 | 第83-86页 |
| 5.6 本章小结 | 第86-88页 |
| 第6章 基于区间二型模糊熵和HOUGH变换的受电弓裂纹检测方法 | 第88-106页 |
| 6.1 引言 | 第88页 |
| 6.2 受电弓常见故障及其分析 | 第88-89页 |
| 6.3 基于区间二型模糊熵的边缘检测方法 | 第89-91页 |
| 6.3.1 区间二型模糊隶属函数 | 第89-90页 |
| 6.3.2 基于区间二型模糊熵的边缘检测 | 第90-91页 |
| 6.4 受电弓滑板图像与特征分析 | 第91-97页 |
| 6.4.1 Hough变换简介 | 第91-93页 |
| 6.4.2 受电弓滑板图像 | 第93-94页 |
| 6.4.3 基于Hough变换的滑板图像特征分析 | 第94-97页 |
| 6.5 裂纹提取方法 | 第97-100页 |
| 6.6 实验结果与分析 | 第100-104页 |
| 6.6.1 与其它边缘检测方法的比较 | 第100-102页 |
| 6.6.2 滑板裂纹提取实验 | 第102-104页 |
| 6.7 本章小结 | 第104-106页 |
| 结论与展望 | 第106-108页 |
| 一、主要结论 | 第106-107页 |
| 二、工作展望 | 第107-108页 |
| 致谢 | 第108-109页 |
| 参考文献 | 第109-119页 |
| 攻读博士期间的论文及科研情况 | 第119页 |