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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
本篇论文共
84
页,
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