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模糊神经网络学习算法及其在电子系统易损性评估中的应用

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模糊神经网络学习算法及其在电子系统易损性评估中的应用
论文目录
 
第一章 绪论第1-15 页
  · 前言第6 页
  · 模糊神经网络的研究现状第6-10 页
  · 电子系统微波易损性评估方法第10-15 页
第二章 T-S 型模糊神经网络第15-29 页
  · 前言第15 页
  · 模糊推理基础第15-20 页
  · T-S 模糊推理模型第20-22 页
  · T-S 型模糊神经网络第22-23 页
  · 学习算法第23-28 页
  · 总结第28-29 页
第三章 二次函数优化方法-N 次降维法第29-40 页
  · 前言第29 页
  · N 次降维法第29-31 页
  · 理论推导第31-35 页
  · 仿真算例第35-39 页
  · 总结第39-40 页
第四章 基于 PLS 的 T-S 型模糊神经网络学习算法第40-48 页
  · 前言第40 页
  · 偏最小二乘回归方法第40-44 页
  · 仿真算例第44-47 页
  · 总结第47-48 页
第五章 基于模糊神经网络的电子器件易损性分析第48-55 页
  · 前言第48 页
  · 失效阈值与 HPM 参数关系的预测第48-50 页
  · 器件失效可能性分布的估计第50-54 页
  · 总结第54-55 页
第六章 总结和展望第55-61 页

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