基于模糊Petri网的自适应模型研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·本课题研究学术背景 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·论文的研究内容和章节安排 | 第11-12页 |
| 第二章 静态自适应模型 | 第12-21页 |
| ·相关概念 | 第12-14页 |
| ·模糊的概念 | 第12-13页 |
| ·模糊规则库定义及生成方法 | 第13-14页 |
| ·静态自适应 | 第14-20页 |
| ·模糊规则的表示 | 第14-16页 |
| ·基于划分空间的静态自适应算法 | 第16-17页 |
| ·基于模糊聚类的静态自适应算法 | 第17-18页 |
| ·基于模糊神经网络的静态自适应算法 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 动态自适应模型 | 第21-30页 |
| ·Agus 提出的动态自适应模型 | 第21-22页 |
| ·模型的改进 | 第22-27页 |
| ·算法概述 | 第23页 |
| ·对 Agus 算法的改进 | 第23-27页 |
| ·算法的验证 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于模糊 Petri 网的自适应模型验证 | 第30-45页 |
| ·Petri 网及模糊 Petri 网 | 第30-33页 |
| ·基本 Petri 网 | 第30-32页 |
| ·模糊产生式规则 | 第32页 |
| ·模糊 Petri 网 | 第32-33页 |
| ·自适应模型验证 | 第33-44页 |
| ·模糊规则到模糊 Petri 网模型的转化 | 第34-39页 |
| ·模糊推理算法 | 第39-41页 |
| ·模糊推理算法的验证 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 实验分析 | 第45-53页 |
| ·卡车倒车模型 | 第45页 |
| ·实验分析与验证 | 第45-51页 |
| ·卡车相关参数及状态说明 | 第45-47页 |
| ·卡车倒车自适应模糊规则库的生成 | 第47-49页 |
| ·基于模糊 Petri 网的自适应模型验证 | 第49-51页 |
| ·实验结果 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·工作总结 | 第53页 |
| ·后续工作展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第59页 |
