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基于模糊理论的ABC-RBF神经网络对雾霾天气的预测

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基于模糊理论的ABC-RBF神经网络对雾霾天气的预测
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-6页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 研究现状第11-14页
        1.2.1 雾霾预测的研究现状第11-13页
        1.2.2 RBF神经网络的研究现状第13-14页
    1.3 研究内容及目标第14-15页
    1.4 本文结构安排第15-17页
第2章 RBF神经网络第17-29页
    2.1 人工神经网络基础第17-22页
        2.1.1 人工神经元模型第17-19页
        2.1.2 人工神经网络的结构第19-21页
        2.1.3 人工神经网络的学习方法第21-22页
    2.2 RBF神经网络第22-28页
        2.2.1 RBF神经网络概述第22-23页
        2.2.2 RBF神经网络结构第23-25页
        2.2.3 RBF神经网络学习方法第25-27页
        2.2.4 RBF神经网络的流程步骤第27-28页
    2.3 本章小结第28-29页
第3章 模糊神经网络第29-41页
    3.1 模糊理论基础第29-34页
        3.1.1 模糊集合的定义第30页
        3.1.2 模糊集合的基本运算第30-32页
        3.1.3 隶属度函数第32-34页
    3.2 模糊系统第34-37页
        3.2.1 模糊系统的构成第35-36页
        3.2.2 模糊系统的分类第36-37页
    3.3 模糊神经网络第37-40页
        3.3.1 模糊系统与神经网络的区别与联系第37-38页
        3.3.2 模糊神经网络的形式第38-39页
        3.3.3 模糊神经网络的结构第39-40页
    3.4 本章小结第40-41页
第4章 基于模糊理论的ABC-RBF神经网络算法第41-52页
    4.1 人工蜂群(ABC)算法第41-46页
        4.1.1 ABC算法概述第41-42页
        4.1.2 ABC算法行为对比第42-43页
        4.1.3 ABC算法原理及步骤第43-46页
    4.2 基于ABC的 RBF神经网络算法第46-48页
        4.2.1 ABC-RBF神经网络算法思想第46-47页
        4.2.2 ABC-RBF神经网络算法步骤第47-48页
    4.3 基于模糊理论的ABC-RBF神经网络第48-51页
        4.3.1 模糊ABC-RBF神经网络结构第48-49页
        4.3.2 模糊化层与反模糊化层第49-50页
        4.3.3 基于模糊理论的ABC-RBF神经网络算法流程第50-51页
    4.4 本章小结第51-52页
第5章 基于模糊理论的ABC-RBF神经网络算法的仿真实验第52-62页
    5.1 实验数据第52-58页
        5.1.1 数据的获取第52-55页
        5.1.2 数据预处理第55-58页
    5.2 实验结果与分析第58-61页
        5.2.1 实验环境第58页
        5.2.2 参数设置第58页
        5.2.3 结果与分析第58-61页
    5.3 本章小结第61-62页
第6章 总结与展望第62-64页
    6.1 总结第62-63页
    6.2 展望第63-64页
致谢第64-66页
参考文献第66-70页
个人简历第70页

本篇论文共70页,点击这进入下载页面
 
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