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基于模糊计算理论的管网检测数据分析与预测技术研究

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基于模糊计算理论的管网检测数据分析与预测技术研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-7页
创新点摘要第7-10页
第一章 绪论第10-25页
  · 研究背景及意义第10-11页
  · 模糊计算研究进展第11-13页
    · 模糊计算理论与模糊系统第11-12页
    · 模糊计算理论的研究进展第12-13页
  · 模糊计算理论概述第13-18页
    · 模糊逻辑推理第13-15页
    · 模糊控制器第15页
    · 模糊神经网络第15-18页
  · 管道失效预测技术现有方法介绍第18-23页
  · 本文主要研究内容第23-25页
第二章 管网检测数据管理与失效模式诊断分析第25-47页
  · 引言第25页
  · 管网检测数据管理第25-31页
    · 管道检测数据收集与管理概况第25-26页
    · 管网检测数据特征抽象第26-29页
    · 管道失效数据因素分析TreeView结构第29-31页
  · 管道失效数据标准语数据管理第31-37页
    · 管道失效数据标准第31页
    · 管道失效数据管理模型第31-36页
    · 管网检测数据管理第36-37页
  · 管道影响因素特征指标的建立第37-46页
    · 基于权重赋值方法的管道风险因素分析第37-41页
    · 主成分分析方法第41-43页
    · 因子分析方法第43-44页
    · 管道土壤腐蚀特征指标的建立第44-46页
  · 本章小结第46-47页
第三章 基于混合蚁群算法的模糊神经网络预测方法第47-53页
  · 引言第47页
  · 模型构建方法第47-50页
    · 蚁群聚类算法第47-48页
    · K-均值算法第48页
    · 基于混合蚁群算法的模糊神经网络模型第48-50页
  · 面向管网检测数据的管道腐蚀失效预测第50-51页
    · 管道腐蚀检测数据第50页
    · 预测模型应用第50-51页
    · 预测结果对比第51页
  · 本章小结第51-53页
第四章 基于模糊过程神经网络的预测方法第53-62页
  · 引言第53页
  · 过程神经元模型第53-56页
    · 过程神经元基本模型第53-54页
    · 离散型过程神经元基本模型第54-55页
    · 模糊推理过程神经元基本模型第55页
    · 输入/输出为连续时间函数的过程神经元基本模型第55-56页
  · 基于改进粒子群算法的模糊推理过程神经网络模型第56-59页
    · 粒子群优化算法及其改进第56-57页
    · 模糊推理过程神经元网络模型第57-58页
    · 模型学习算法第58-59页
  · 面向管网腐蚀数据的动态预测第59-61页
    · 样本筛选及处理第59-60页
    · 网络学习及预测结果第60-61页
  · 本章小结第61-62页
第五章 系统设计与实现第62-67页
  · 引言第62页
  · 系统框架结构第62-63页
  · 系统功能介绍第63-66页
  · 本章小结第66-67页
结论第67-68页
参考文献第68-71页
发表文章目录第71-72页
致谢第72-73页
详细摘要第73-83 页

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