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几类逼近算法探讨及其在陶瓷艺术品价格的预测研究

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几类逼近算法探讨及其在陶瓷艺术品价格的预测研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-8页
1 引言第8-18页
  1.1 研究背景和意义第8-10页
    1.1.1 研究背景第8-10页
    1.1.2 研究意义第10页
  1.2 国内外陶瓷艺术品定价研究现状第10-13页
    1.2.1 国外艺术品定价研究现状第10-11页
    1.2.2 国内艺术品定价研究现状第11-13页
  1.3 现行陶瓷艺术品定价方法第13-15页
    1.3.1 陶瓷艺术品的一般定价方法第13-14页
    1.3.2 艺术家创作的陶瓷艺术品的定价方法第14-15页
  1.4 论文主要内容及创新点第15-18页
    1.4.1 论文主要内容第15-16页
    1.4.2 论文创新点第16-18页
2 几类逼近算法的基础理论第18-25页
  2.1 三次样条插值第18-20页
    2.1.1 样条函数定义第18-19页
    2.1.2 三次样条插值问题第19页
    2.1.3 三次样条插值的计算步骤第19-20页
  2.2 T-S神经网络模型第20-22页
    2.2.1 前件网络第20-21页
    2.2.2 后件网络第21-22页
    2.2.3 T-S模糊神经网络的学习算法第22页
  2.3 小波神经网络模型第22-25页
    2.3.1 小波神经网络预测模型的选择第22-23页
    2.3.2 小波神经网络结构图第23-24页
    2.3.3 小波神经网络的优势第24页
    2.3.4 小波神经网络的学习过程第24-25页
3 基于变换的权重分担值样条插值预测算法及其在陶瓷艺术品收益中的应用第25-32页
  3.1 高维数据概念第25页
  3.2 高维数据分类概述第25-27页
  3.3 基于变换的权重分担值样条插值预测算法第27-28页
  3.4 数值仿真第28-30页
  3.5 本章小结第30-32页
4 基于统计变换的T-S模糊神经网络算法及其在陶瓷艺术定价中的应用第32-40页
  4.1 统计及统计数据质量的基本内涵第32-33页
  4.2 统计方法分析及其种类第33-34页
  4.3 利用统计方法及修正变换得到各因素的定量数据第34-38页
  4.4 T-S模糊神经网络算法在陶瓷评价中的应用第38-39页
  4.5 本章小结第39-40页
5 基于关联变权的小波神经网络算法及变异系数法在艺术陶瓷定价中的应用第40-45页
  5.1 影响陶瓷价格因素确立及数据准备第40-41页
  5.2 关联变权的小波神经网络算法对艺术陶瓷定价的研究第41-44页
  5.3 本章小结第44-45页
6 总结第45-46页
致谢第46-47页
参考文献第47-49页
附录第49-54页

本篇论文共54页,点击这进入下载页面
 
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