| 第一章 绪论 | 第1-10页 |
| 1．1 引言 | 第7页 |
| 1．2 高级控制策略的发展过程及特点 | 第7-8页 |
| 1．3 智能控制技术的典型方法 | 第8-10页 |
| 第二章 模糊技术与神经网络的融合 | 第10-19页 |
| 2．1 模糊系统与神经网络的等价性 | 第10-12页 |
| 2．2 模糊神经技术的实现方式 | 第12-19页 |
| 2．2．1 基于神经元网络的模糊控制 | 第13-15页 |
| 2．2．2 模糊神经元网络 | 第15-17页 |
| 2．2．3 用模糊逻辑增强的神经元网络 | 第17-19页 |
| 第三章 基于神经网络的模糊推理过程 | 第19-39页 |
| 3．1 典型结构的模糊推理系统 | 第19-25页 |
| 3．1．1 模糊推理的基本组成 | 第19-21页 |
| 3．1．2 模糊推理的实现 | 第21-25页 |
| 3．2 模糊神经网络的联接主义表达 | 第25-29页 |
| 3．2．1 模糊系统联接主义的网络结构 | 第25-26页 |
| 3．2．2 模糊规则的神经网络实现 | 第26-29页 |
| 3．3 模糊高斯基函数网络推理结构及其学习算法 | 第29-39页 |
| 3．3．1 模糊高斯基函数网络结构 | 第29-31页 |
| 3．3．2 混合学习算法的实现 | 第31-39页 |
| 第四章 基于模糊神经网络的建模与控制 | 第39-56页 |
| 4．1 基于模糊神经网络的系统辨识 | 第40-47页 |
| 4．1．1 系统模型 | 第40-41页 |
| 4．1．2 辨识模型 | 第41-42页 |
| 4．1．3 应用实例 | 第42-47页 |
| 4．2 基于模型的模糊神经控制 | 第47-56页 |
| 4．2．1 神经网络控制方法 | 第48-50页 |
| 4．2．2． 模糊神经控制 | 第50-56页 |
| 第五章 CSTR系统的仿真实例 | 第56-71页 |
| 5．1 过程工业中CSTR对象的特性描述 | 第56-58页 |
| 5．1．1 连续反应槽搅拌器（CSTR）的数学描述 | 第56-57页 |
| 5．1．2 CSTR系统的开环分析 | 第57-58页 |
| 5．2 模糊神经网络在CSTR系统中的建模应用 | 第58-63页 |
| 5．3 CSTR系统的实时控制 | 第63-71页 |
| 第六章 结论与展望 | 第71-72页 |
| 附录 CSTR模型仿真框图 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 致 谢 | 第76页 |