| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| ·模糊神经网络的发展概况 | 第11-13页 |
| ·人工神经网络 | 第11-12页 |
| ·模糊逻辑系统 | 第12页 |
| ·模糊神经网络 | 第12-13页 |
| ·模糊神经网络在控制系统中的应用 | 第13-17页 |
| ·系统辨识和建模 | 第13-14页 |
| ·系统控制 | 第14-16页 |
| ·模糊神经网络理论和应用存在的问题 | 第16-17页 |
| ·本文的研究工作及内容安排 | 第17-18页 |
| 2 模糊神经网络 | 第18-29页 |
| ·神经网络与模糊推理系统的等效性 | 第18-19页 |
| ·模糊神经元与模糊神经网络 | 第19-22页 |
| ·基于神经网络的模糊推理过程 | 第22-29页 |
| ·模糊推理的组成 | 第23-25页 |
| ·模糊推理的实现 | 第25-27页 |
| ·神经网络实现的模糊推理系统 | 第27-29页 |
| 3 变结构模糊神经网络 | 第29-44页 |
| ·基于T-S模型的变结构模糊神经网络 | 第29-32页 |
| ·模糊系统的T-S模型 | 第29-30页 |
| ·变结构模糊神经网络的结构 | 第30-32页 |
| ·变结构模糊神经网络的参数学习算法 | 第32-38页 |
| ·常见的参数学习算法 | 第33-34页 |
| ·混合学习算法 | 第34-37页 |
| ·混合学习算法的步骤 | 第37-38页 |
| ·变结构模糊神经网络的结构优化算法 | 第38-44页 |
| ·常见结构优化算法 | 第38-39页 |
| ·改进的结构优化算法 | 第39-43页 |
| ·仿真研究 | 第43-44页 |
| 4 基于变结构模糊神经网络的系统辨识与控制 | 第44-58页 |
| ·模糊神经网络的系统辨识 | 第44-49页 |
| ·系统模型 | 第44-45页 |
| ·系统辨识的模型 | 第45-49页 |
| ·基于变结构模糊神经网络的内模控制 | 第49-53页 |
| ·内模控制器的设计 | 第50-51页 |
| ·仿真研究 | 第51-53页 |
| ·基于变结构模糊神经网络的参数自整定PID控制 | 第53-58页 |
| ·变结构模糊神经网络PID控制器设计 | 第54-56页 |
| ·仿真研究 | 第56-58页 |
| 5 典型工业过程CSTR及其控制 | 第58-65页 |
| ·连续搅拌反应釜(CSTR) | 第58-60页 |
| ·变结构模糊神经网络对CSTR系统建模 | 第60-62页 |
| ·辨识数据的选取 | 第60-61页 |
| ·辨识正模型 | 第61页 |
| ·辨识逆模型 | 第61-62页 |
| ·基于变结构模糊神经网络的IMC在CSTR中的应用 | 第62-65页 |
| 结论 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第71页 |