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模糊时间序列模型改进研究

摘要第3-4页
abstract第4-5页
第1章 绪论第8-12页
    1.1 研究的背景及其意义第8页
    1.2 研究现状及其发展趋势第8-10页
    1.3 本文主要内容和工作第10-12页
第2章 相关知识介绍第12-25页
    2.1 模糊数学理论基本知识第12-17页
        2.1.1 经典集合介绍第12页
        2.1.2 模糊集合的介绍第12-13页
        2.1.3 模糊隶属函数第13-17页
    2.2 传统的时间序列基础知识第17-19页
        2.2.1 时间序列的基本定义第17页
        2.2.2 时间序列的特点第17页
        2.2.3 时间序列的分类第17-18页
        2.2.4 时间序列的预测模型第18-19页
    2.3 模糊时间序列第19-25页
        2.3.1 模糊时间序列概述第19-20页
        2.3.2 模糊时间序列模型的基本预测步骤第20-21页
        2.3.3 FCM算法聚类第21-22页
        2.3.4 定义模糊集并模糊化样本数据第22-23页
        2.3.5 建立模糊关系和模糊关系组的方式第23页
        2.3.6 模糊时间序列去模糊化方式第23-25页
第3章 论域划分中的改进第25-45页
    3.1 传统的论域划分方式第25-31页
        3.1.1 等间隔论域划分方式第25页
        3.1.2 基于比率非等间隔的论域划分方法第25-28页
        3.1.3 多尺度比率论域划分方法第28-31页
    3.2 新的定义论域方法第31-45页
        3.2.1 离群数据的处理第31-32页
        3.2.2 论域划分比率的改进第32-33页
        3.2.3 定义论域的改进第33-36页
        3.2.4 新的方案有效性验证第36-45页
第4章 FCM聚类算法的改进第45-50页
    4.1 传统的FCM算法的问题第45页
    4.2 FCM算法对聚类参数的改进思路第45-46页
    4.3 新的改进有效性的验证第46-50页
        4.3.1 样本数据的选取过程以及描述第46-47页
        4.3.2 进行可行性实验并且对比第47-50页
第5章 结论第50-51页
参考文献第51-53页
致谢第53-54页
附录1 攻读硕士学位期间发表的论文第54页

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