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第1章 绪论 1

1.1 信息融合技术的产生与发展 1

1.2 神经网络和模糊推理融合的必要性 3

1.3 神经网络和模糊推理融合技术研究概述 6

1.4 选题背景和研究意义 10

参考文献 11

第2章 基于神经网络的信息融合理论方法 18

2.1 神经网络信息融合研究现状 18

2.2 神经网络模型 23

2.3 基于神经网络的信息融合理论方法及应用 28

本章小结 37

参考文献 38

第3章 基于模糊推理的信息融合理论方法 43

3.1 模糊推理理论概述 43

3.2 基于模糊推理的信息融合理论方法及其应用 46

本章小结 51

参考文献 52

第4章 神经网络—模糊推理的融合理论与模式 54

4.1 神经网络—模糊推理的信息融合机理 54

4.2 神经网络—模糊推理融合系统的特征 61

4.3 神经网络—模糊推理融合系统结构 64

4.4 神经网络—模糊推理融合模型 68

本章小结 75

参考文献 76

第5章 基于神经网络的信息融合数据有效性模糊综合评判 78

5.1 传统的数据有效性检测方法研究 78

5.2 基于神经网络的模糊综合评判方法 79

5.3 基于神经网络的模糊综合评判在管道煤气流量计量中的应用 83

本章小结 87

参考文献 87

第6章 神经网络与模糊推理融合预测理论方法 89

6.1 神经网络与模糊推理预测方法 89

6.2 基于神经网络的模糊推理预测理论方法 91

6.3 基于模糊推理的神经网络预测理论方法 96

本章小结 104

参考文献 105

第7章 复杂动力系统模糊神经网络模型及其应用 107

7.1 复杂动力系统模糊神经网络辨析模型 107

7.2 复杂动力系统模糊神经网络辨析模型工程应用实例 111

本章小结 128

参考文献 129

第8章 神经元—模糊推理融合的组合控制及其应用 131

8.1 神经元—模糊推理融合模型 131

8.2 基于神经元—模糊推理融合的组合控制器设计 136

8.3 车用发动机空燃比神经元—模糊推理融合的组合控制 139

本章小结 147

参考文献 147

第9章 结论与展望 149

9.1 结论 149

9.2 展望 151