基于云模型的模糊神经网络算法研究

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 数据挖掘研究现状

1.2.2 模糊神经网络研究现状

1.2.3 云模型研究现状

1.2.4 云神经网络

1.3 研究内容与技术路线

1.4 论文结构

2 相关知识

2.1 数据挖掘

2.2 云模型

2.2.1 云的概念及云模型的表示

2.2.2 云发生器及不确定性推理

2.2.3 云模型的软与算法

2.3 模糊神经网络

2.3.1 模糊理论

2.3.2人工神经网络

2.3.3 模糊神经网络类型

2.4 学习算法

2.5 本章小结

3改进的云模型及相关算法

3.1 云数字特征的求取

3.1.1 高斯曲线拟合算法

3.1.2 模糊聚类算法

3.2 云推理及改进的软与算法

3.3 本章小结

4基于云模型的模糊神经网络算法

4.1 云模糊神经网络模型

4.2 云模糊神经网络的学习算法

4.3 云模糊神经网络算法分析

4.4 本章小结

5实验结果与对比分析

5.1 实验环境与数据集

5.2 数据预处理

5.3 实验结果及分析

5.3.1 winequality 数据集的实验结果与分析

5.3.2 UCI 数据集实验对比分析

5.3.3 工程实例实验结果与分析

5.4 本章小结

结 论

参考文献

在学研究成果

致 谢