| 第一章 综述 | 第1-18页 |
| ·引言 | 第9-11页 |
| ·人工神经元网络的发展及其在控制中的应用 | 第11-15页 |
| ·模糊集理论的发展及其在控制中的应用 | 第15-16页 |
| ·本文的主要工作 | 第16-18页 |
| 第二章 神经元非模型控制及模糊控制理论 | 第18-27页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·自适应神经元模型及其学习策略 | 第18-20页 |
| ·神经元非模型控制 | 第20-22页 |
| ·模糊控制基本原理 | 第22-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第三章 球形容器液位的神经非模型控制 | 第27-44页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·对象特性 | 第27-28页 |
| ·基于Takagi-Sugeno模糊模型的增益自调整神经元控制器 | 第28-38页 |
| ·非线性神经元网络非模型控制 | 第38-43页 |
| ·两种方法的比较 | 第43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 第四章 pH过程的神经网络非模型控制 | 第44-56页 |
| ·引言 | 第44-45页 |
| ·pH过程的模型与特性描述 | 第45-48页 |
| ·基于神经网络的非模型控制方法 | 第48-51页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第51-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 第五章 车削系统的PID非模型控制 | 第56-74页 |
| ·引言 | 第56-57页 |
| ·车削系统的动态特性 | 第57-59页 |
| ·模糊神经元增益自调整的PID非模型控制 | 第59-61页 |
| ·神经元模糊增益自调整PID非模型控制 | 第61-66页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第66-72页 |
| ·小结 | 第72-74页 |
| 第六章 直接驱动机器人单关节的非模型双层控制 | 第74-84页 |
| ·引言 | 第74-75页 |
| ·直接驱动机器人的动态特性 | 第75-76页 |
| ·变结构神经元-非模型PID双层控制 | 第76-80页 |
| ·仿真实验及结果 | 第80-83页 |
| ·小结 | 第83-84页 |
| 结束语 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-95页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的论文及被EI和ISTP收录的情况 | 第95-96页 |
| 作者简介 | 第96-100页 |