改进的粗糙集—云模型耦合方法及其在水质评价中的应用

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改进的粗糙集—云模型耦合方法及其在水质评价中的应用

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改进的粗糙集—云模型耦合方法及其在水质评价中的应用

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-12页
第一章绪论	第12-18页
1.1 研究背景及意义	第12-13页
1.2 国内外研究现状	第13-15页
1.2.1 水质评价国内外研究现状	第13-14页
1.2.2 云模型在水科学领域的研究现状	第14-15页
1.2.3 粗糙集在水科学领域的研究现状	第15页
1.3 主要研究内容	第15-18页
第二章基本理论	第18-27页
2.1 云模型理论	第18-22页
2.1.1 云的定义	第18页
2.1.2 云的数字特征	第18-19页
2.1.3 隶属云发生器	第19-21页
2.1.4 云发生器算法实现	第21-22页
2.2 粗糙集理论	第22-26页
2.2.1 知识与知识库	第22页
2.2.2 粗糙集的定义	第22-24页
2.2.3 知识约简	第24-25页
2.2.4 粗糙集处理的基本步骤	第25-26页
2.3 小结	第26-27页
第三章改进的粗糙集和云模型的耦合方法	第27-35页
3.1 粗糙集权重的计算	第27-28页
3.2 改进的粗糙集	第28-29页
3.2.1 粗糙集条件信息熵的权重确定方法	第28页
3.2.2 改进的粗糙集条件信息熵权重确定方法	第28-29页
3.3 改进的粗糙集条件信息熵求权重实例	第29-31页
3.4 改进的粗糙集与云模型的耦合过程	第31-32页
3.5 改进的粗糙集-云模型耦合方法的水质评价过程	第32-34页
3.5.1 参数选择	第32页
3.5.2 评价指标权重的计算	第32-33页
3.5.3 评价过程	第33-34页
3.6 小结	第34-35页
第四章我国代表性湖库的水体富营养化评价实例	第35-51页
4.1 改进的粗糙集-云模型耦合方法的水体富营养化评价方法	第35-45页
4.1.1 评价参数结果	第35-43页
4.1.2 最终评价结果	第43-45页
4.2 T-S模糊神经网络评价方法	第45-48页
4.2.1 T-S模糊神经网络的水体富营养化评价过程	第45-46页
4.2.2 T-S模糊神经网络的富营养化评价结果	第46-48页
4.3 对比结果	第48-49页
4.4 结果分析	第49-50页
4.5 小结	第50-51页
第五章我国西南某饮用水水源地的水质评价实例	第51-61页
5.1 数据处理	第51页
5.2 改进的粗糙集-云模型的水质评价方法	第51-56页
5.2.1 评价参数结果	第51-54页
5.2.2 最终评价结果	第54-56页
5.3 T-S模糊神经网络的水质评价方法	第56-59页
5.3.1 T-S模糊神经网络的水质评价结果	第56-59页
5.4 评价结果对比	第59页
5.5 结果分析	第59-60页
5.6 小结	第60-61页
第六章结论与展望	第61-62页
致谢	第62-63页
参考文献	第63-68页
研究经历	第68-69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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