| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 引言 | 第10-13页 |
| 第1 章 模糊 PETRI 网理论与聚驱综合调整决策模型 | 第13-26页 |
| ·PETRI 网基本理论 | 第13-17页 |
| ·Petri 网基本概念 | 第14页 |
| ·Petri 网系统的定义 | 第14-15页 |
| ·PN 图形表示 | 第15-16页 |
| ·Petri 网的推理规律 | 第16-17页 |
| ·模糊 PETRI 网 | 第17-19页 |
| ·FPN 与模糊知识表示 | 第19-23页 |
| ·模糊产生式规则及其FPN 表示 | 第19-21页 |
| ·模糊规则库到FPN 的转换算法 | 第21-22页 |
| ·复合规则的FPN 描述 | 第22-23页 |
| ·聚驱综合调整知识表示 | 第23-24页 |
| ·小结 | 第24-26页 |
| 第2 章 基于模糊 PETRI 网的聚驱综合调整知识处理 | 第26-35页 |
| ·模糊知识推理 | 第26-31页 |
| ·加权模糊Petri 网 | 第27-28页 |
| ·采用矩阵运算的形式化推理算法 | 第28-31页 |
| ·知识库的维护 | 第31-34页 |
| ·知识库校验的必要性 | 第31-32页 |
| ·知识维护的研究内容 | 第32页 |
| ·知识库的结构 | 第32-33页 |
| ·基于Petri 网的知识库的维护 | 第33-34页 |
| ·规则库维护的实现算法 | 第34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于BP网络的FPN的学习能力及其在聚驱综合调整中的应用 | 第35-45页 |
| ·神经网络基本原理 | 第35-39页 |
| ·神经网络基本概念 | 第35-36页 |
| ·神经元结构模型 | 第36-37页 |
| ·神经网络模型的分类 | 第37-38页 |
| ·神经网络的学习 | 第38-39页 |
| ·BP 网络基本原理 | 第39页 |
| ·FPN 的学习机制 | 第39-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 第4 章 聚驱综合调整原型系统的实现 | 第45-52页 |
| ·系统结构 | 第45-47页 |
| ·数据结构 | 第47-50页 |
| ·聚驱综合调整原型系统界面 | 第50-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 发表文章目录 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 详细摘要 | 第59-62页 |
