基于粗糙集的粒计算与神经网络的融合研究



基于粗糙集的粒计算与神经网络的融合研究

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基于粗糙集的粒计算与神经网络的融合研究

论文目录
摘要	第1-5 页
Abstract	第5-8 页
第1章绪论	第8-13 页
· 课题背景及意义	第8-9 页
· 课题背景	第8-9 页
· 研究意义	第9 页
· 国内外研究现状	第9-11 页
· 粒度计算及粗糙集的研究现状	第9-10 页
· 神经网络研究现状	第10-11 页
· 论文研究内容及结构安排	第11-13 页
第2章基于粗糙集的粒计算简介	第13-24 页
· 粒计算其及模型	第13-16 页
· 基于词计算理论的粒计算	第14-15 页
· 基于粗糙集理论的粒计算	第15 页
· 基于商空间理论的粒计算	第15-16 页
· 知识库	第16-17 页
· 信息系统和决策系统	第17-18 页
· 近似与粗糙集	第18-19 页
· 属性约简	第19-21 页
· 属性约简方法举例	第21-24 页
· 基于集合论的属性约简算法	第21 页
· 基于可辨识矩阵的属性约简	第21-22 页
· 基于信息熵的属性约简	第22-23 页
· 各种约简算法总结	第23-24 页
第3章神经网络	第24-39 页
· 人工神经网络发展概况	第24 页
· 人工神经网络的基本原理与结构	第24-26 页
· 人工神经网络的三大要素	第26-32 页
· 转移函数	第26-29 页
· 拓扑结构	第29-30 页
· 学习规则	第30-32 页
· 误差反向传播网络(BP网络)	第32-39 页
· BP神经网络的网络模型与网络结构	第33-34 页
· 信息的正向传递	第34-35 页
· 误差的反向传播	第35-36 页
· BP网络的限制和不足	第36-37 页
· 几种改进算法	第37-39 页
第4章粗糙集与神经网络的融合	第39-53 页
· 粗糙集理论与人工神经网络技术的比较	第39-42 页
· 粗糙集与神经网络的共同点	第39-40 页
· 粗糙集与神经网络的区别	第40-41 页
· 粗糙集与神经网络融合的可行性	第41-42 页
· 粗糙集与神经网络融合的方式	第42-44 页
· 粗糙集用于神经网络数据预处理	第44-45 页
· 粗糙集用于神经网络数据预处理的原理	第44-45 页
· 基本流程	第45 页
· 粗糙集用于优化神经网络结构	第45-50 页
· 概述	第45-46 页
· 几种常见的优化方法	第46-48 页
· 对权值消去法的改进	第48 页
· 一种新的结构优化方法	第48-50 页
· 粗神经元及粗神经网络	第50-53 页
第5章对融合方式的实验验证	第53-66 页
· 粗糙集作为神经网络预处理器在心脏病诊断方面的应用	第53-59 页
· 实验数据来源	第53-55 页
· 构建神经网络	第55-56 页
· 用粗糙集进行处理	第56-58 页
· 建立新的网络	第58 页
· 实验结果对比及分析	第58-59 页
· 粗糙集在优化神经网络结构方面的应用	第59-66 页
· 问题描述及网络结构的选择	第60 页
· 构建初始神经网络	第60-62 页
· 用粗糙集进行处理	第62-64 页
· 构造新的神经网络并训练	第64-65 页
· 结论	第65-66 页
第6章结论与展望	第66-68 页
· 对论文研究工作的总结	第66 页
· 展望	第66-68 页
参考文献	第68-71 页
致谢	第71-72 页
攻读硕士学位期间发表的论文	第72 页

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