| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究的背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 人工神经网络的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 粒子群算法的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的内容安排 | 第13-14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 改进CFPSO算法 | 第15-27页 |
| 2.1 粒子群算法 | 第15-19页 |
| 2.1.1 粒子群算法的简介 | 第15页 |
| 2.1.2 粒子群优化算法的基本概念 | 第15-16页 |
| 2.1.3 粒子群优化算法 | 第16-19页 |
| 2.2 一种改进的CFPSO算法 | 第19-22页 |
| 2.2.1 CFPSO算法 | 第19页 |
| 2.2.2 改进的CFPSO的思想 | 第19-20页 |
| 2.2.3 改进的CFPSO基本步骤与流程 | 第20页 |
| 2.2.4 改进的CFPSO收敛性的证明 | 第20-22页 |
| 2.3 仿真实验及分析 | 第22-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 改进CFPSO算法与神经网络融合 | 第27-40页 |
| 3.1 人工神经网络的简介 | 第27-32页 |
| 3.1.1 人工神经元的基本概念 | 第27-28页 |
| 3.1.2 神经网络的工作方式 | 第28-29页 |
| 3.1.3 神经网络的学习法则 | 第29-30页 |
| 3.1.4 神经网络的分类 | 第30-32页 |
| 3.2 基于BP神经网络对层前馈模型 | 第32-36页 |
| 3.2.1 BP算法 | 第32-35页 |
| 3.2.2 BP神经网络模型 | 第35-36页 |
| 3.3 改进CFPSO算法神经网络中的应用 | 第36-39页 |
| 3.3.1 改进的CFPSO算法在神经网络的优点 | 第36-37页 |
| 3.3.2 实例仿真 | 第37-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 改进CFPSO算法神经网络连续搅拌反应釜的PID控制 | 第40-49页 |
| 4.1 PID控制简介 | 第40-42页 |
| 4.1.1 引言 | 第40页 |
| 4.1.2 模拟PID | 第40-41页 |
| 4.1.3 数字PID | 第41-42页 |
| 4.1.4 PID改进算法 | 第42页 |
| 4.2 连续搅拌反应釜的控制方案与工作原理 | 第42-44页 |
| 4.2.1 工作原理 | 第42-43页 |
| 4.2.2 控制方案 | 第43-44页 |
| 4.3 基于改进CFPSO神经网络的PID控制 | 第44-48页 |
| 4.3.1 基于改进CFPSO神经网络的PID | 第44-46页 |
| 4.3.2 实例仿真 | 第46-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 改进的CFPSO算法与神经网络串级液位控制系统 | 第49-58页 |
| 5.1 液位控制系统的概述 | 第49-52页 |
| 5.1.1 液位串级控制系统简介 | 第49页 |
| 5.1.2 串级系统基本概念 | 第49-50页 |
| 5.1.3 液位控制系统数学模型 | 第50-52页 |
| 5.2 改进的CFPSO神经网络PID控制串级液位系统设计 | 第52-55页 |
| 5.2.1 神经网络PID控制算法 | 第52-53页 |
| 5.2.2 改进的CFPSO算法神经网络PID控制串级液位系统 | 第53-55页 |
| 5.3 实例仿真 | 第55-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 发表文章目录 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
