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基于粗糙集的土壤水分预测模型研究

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基于粗糙集的土壤水分预测模型研究
论文目录
 
中文摘要第1-5 页
ABSTRACT第5-7 页
目录第7-10 页
1 绪论第10-20 页
  · 粗糙集概述第10-16 页
    · 粗糙集理论的特点第10-11 页
    · 粗糙集理论的应用第11-13 页
    · 粗糙集的研究现状第13-16 页
  · 土壤水分预测研究第16-17 页
  · 土壤水分预测的研究进展第17-18 页
    · 传统的墒情预报研究第17 页
    · 土壤含水量的随机模拟研究第17 页
    · 土壤墒情的神经网络预报模型研究第17-18 页
  · 本研究的内容及特色第18 页
  · 本章小结第18-20 页
2 粗糙集理论第20-28 页
  · 引言第20 页
  · 粗糙集理论基础第20-27 页
    · 集合、划分、分类和区分第20-21 页
    · 粗糙集的基本概念第21-26 页
      · 知识与知识库第21-22 页
      · 上近似与下近似第22-23 页
      · 知识的简化:约简第23-25 页
      · 知识的依赖性第25 页
      · 知识表达系统与决策表第25-26 页
    · 不一致问题的相关知识第26-27 页
  · 本章小结第27-28 页
3 数据约简算法第28-38 页
  · 属性约简概述第28-30 页
  · 一般的属性约简算法第30-31 页
  · 基于区分矩阵的属性约简方法第31-34 页
    · 区分矩阵和区分函数第31-32 页
    · 基于区分矩阵的约简算法第32-33 页
    · 应用举例第33-34 页
  · 改进的属性约简算法第34-37 页
    · 二进制区分矩阵第34 页
    · 二进制区分矩阵的分析第34-35 页
    · 基于二进制区分矩阵的约简算法第35-36 页
    · 应用举例第36-37 页
  · 本章小结第37-38 页
4 基于粗糙集的土壤水分预测第38-55 页
  · 粗糙集建模的基本思想第38-39 页
  · 采集数据第39-42 页
    · 硬件系统第39-42 页
    · 软件设置第42 页
  · 数据离散第42-46 页
    · 离散化问题的描述及其评价标准第42-43 页
    · 离散化方法的分类第43-44 页
    · 多种离散化方法在土壤水分预测建模中的比较分析第44-46 页
  · 数据约简第46-47 页
  · 预测结果第47-54 页
  · 本章小结第54-55 页
5 基于粗糙集-神经网络的土壤水分预测模型第55-72 页
  · 人工神经网络概述第55-61 页
    · 神经网络的结构第55-56 页
    · 神经网络的类型第56-57 页
    · 神经网络的仿真、学习与训练第57-58 页
    · 神经网络的选择第58 页
    · BP算法及其改进研究第58-60 页
    · 竞争学习(Competitive)网络第60-61 页
  · 建模工具MATLAB简介第61-63 页
  · 粗糙-神经网络模型第63-64 页
  · 基于粗糙集-神经网络的土壤水分预测第64-70 页
    · 粗糙集部分设计第64 页
    · BP神经网络设计第64-70 页
  · 粗糙集模型、神经网络模型及粗糙-神经网络模型的结果比较分析第70-71 页
  · 本章小结第71-72 页
6 总结与展望第72-74 页
  · 课题总结第72 页
  · 进一步的研究工作第72-74 页
参考文献第74-76 页
个人简介第76-78 页
导师简介第78-80 页
致谢第80-82 页
附录第82-84页

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