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信息扩散原理与计算思维及其在地震工程中的应用 |
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| 论文目录 |
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| 第一篇 信息扩散原理 | 第1-62页 | | 第一章 模糊信息 | 第12-21页 | | §1 信息与信息科学 | 第12-15页 | | ·人类与信息 | 第12页 | | ·狭义信息论 | 第12-14页 | | ·狭义信息论的局限 | 第14-15页 | | §2 模糊信息及其特征 | 第15-21页 | | ·狭义模糊信息理论 | 第15-17页 | | ·狭义模糊信息的局限 | 第17-18页 | | ·模糊信息范畴 | 第18-19页 | | ·模糊信息的特征 | 第19-21页 | | 第二章 信息分配 | 第21-39页 | | §1 信息分配概念的产生 | 第21-26页 | | ·小样本情况下的信息不足 | 第21-22页 | | ·样本点的模糊划分 | 第22-24页 | | ·信息分配概念 | 第24-26页 | | §2 一维线性信息分配及其数值证明 | 第26-32页 | | ·一维线性信息分配 | 第26-28页 | | ·简单随机试验的数值验证 | 第28-29页 | | ·伪随机试验的数值验证 | 第29-32页 | | §3 基于信息分配的模糊关系矩阵R | 第32-38页 | | ·N维信息分布矩阵 | 第32-34页 | | ·基于模糊概念生成的R_f | 第34-35页 | | ·基于模糊蕴含理论生成的R_m | 第35-37页 | | ·基于条件落影公式生成的R_s | 第37-38页 | | §4 用R进行的模糊近似推理 | 第38-39页 | | ·R_f上的max—min推理 | 第38页 | | ·R_f上的贴近度推理 | 第38页 | | ·R_m上的max—min推理 | 第38页 | | ·R_s上的全落影推理公式 | 第38-39页 | | 第三章 信息扩散原理 | 第39-62页 | | §1 信息扩散 | 第39-44页 | | ·信息分配的实质和碰到的问题 | 第39-40页 | | ·非完备知识样本空间的模糊特性 | 第40-42页 | | ·信息扩散 | 第42-43页 | | ·扩散估计 | 第43-44页 | | §2 信息扩散原理 | 第44-50页 | | ·扩散估计的渐近无偏性 | 第44-47页 | | ·扩散估计的均方相合性 | 第47-48页 | | ·均方误差的渐近性态 | 第48-49页 | | ·经验分布、直方图与扩散估计 | 第49-50页 | | §3 二次型扩散方式 | 第50-54页 | | ·二次型扩散方式的来源 | 第50-52页 | | ·二次型扩散的自适应过程 | 第52-54页 | | §4 正态扩散方式 | 第54-59页 | | ·正态扩散方式的来源 | 第54-57页 | | ·正态扩散的择近原则 | 第57-59页 | | §5 自学习多元离散回归模型 | 第59-62页 | | ·离散回归的概念 | 第59-60页 | | ·正态信息扩散离散回归 | 第60-62页 | | 第二篇 信息扩散与计算思维 | 第62-82页 | | 第四章 计算思维与人工神经元网络 | 第62-71页 | | §1 思维科学 | 第62-64页 | | ·思维科学的定义 | 第62-63页 | | ·形象思维的特征 | 第63页 | | ·思维科学与人工智能 | 第63-64页 | | §2 计算思维 | 第64-66页 | | ·计算思维的定义 | 第65页 | | ·计算思维建立的基础和条件 | 第65-66页 | | ·计算思维的研究方法 | 第66页 | | §3 信息扩散原理与计算思维 | 第66-67页 | | §4 人工神经元网络理论与计算思维 | 第67-71页 | | 第五章 基于正态扩散的计算思维模型 | 第71-82页 | | §1 BP网络的构造 | 第71-76页 | | ·概述 | 第71-72页 | | ·回传学习算法 | 第72-74页 | | ·改进的BP算法 | 第74-75页 | | ·传统BP网络的缺陷 | 第75-76页 | | §2 因素状态空间上的BP网络 | 第76-78页 | | ·因素和因素空间 | 第76页 | | ·因素神经元和BP型因素神经网络 | 第76-78页 | | ·因素状态神经元和相应的BP网络 | 第78页 | | §3 正态扩散与因素状态BP网络的结合 | 第78-82页 | | ·状态程度与信息扩散 | 第78-79页 | | ·集值落影与信息扩散 | 第79-80页 | | ·实可测BP网络中的信息扩散 | 第80-81页 | | ·部分实可测BP网络中的信息扩散 | 第81-82页 | | 第三篇 地震工程中的应用 | 第82-102页 | | 第六章 计算思维的双因素分析法 | 第82-95页 | | §1 用地震震级推测震中烈度 | 第82-89页 | | ·概述 | 第82-83页 | | ·网络构成和对网络的训练 | 第83-88页 | | ·用训练好的网络对震中烈度进行预测 | 第88-89页 | | §2 用地震震级推测震害面积 | 第89-95页 | | ·概述 | 第89页 | | ·网络构成和对网络的训练 | 第89-94页 | | ·用训练好的网络进行云南地区震害面积的估计 | 第94-95页 | | 第七章 计算思维的多因素分析法 | 第95-102页 | | §1 单层砖柱厂房的震害预测 | 第95-102页 | | ·概述 | 第95页 | | ·网络的构成和对网络的训练 | 第95-96页 | | ·用训练好的网络对单层砖柱厂房进行震害预测 | 第96-102页 | | 结束语 | 第102-104页 | | 主要参考文献 | 第104-112页 | | 博士研究生期间发表的论文 | 第112-113页 | | 作者简介 | 第113页 |
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论文编号BS833050，这篇论文共113页
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