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AND-OR模糊神经网络研究及在船舶控制中的应用

摘要第1-9页
Abstract第9-14页
第1章 绪论第14-21页
   ·课题研究的意义第14-16页
   ·模糊神经网络的发展现状第16-17页
   ·船舶运动控制的发展现状第17-18页
   ·本文的主要研究工作第18-21页
第2章 模糊神经网络的概述第21-48页
   ·模糊控制系统组成第21-30页
     ·模糊化第21-25页
     ·知识库第25-27页
     ·模糊推理机第27-29页
     ·解模糊第29-30页
   ·神经网络原理第30-35页
     ·人工神经元结构第30-32页
     ·人工神经网络拓扑结构第32-33页
     ·人工神经网络学习方式第33-35页
   ·模糊神经网络第35-39页
     ·模糊系统和神经网络的联系第35-36页
     ·模糊和神经网络的结合形式第36-38页
     ·模糊神经网络的表现形式第38-39页
   ·自适应模糊推理系统第39-42页
     ·ANFIS网络拓扑结构第39-41页
     ·ANFIS的混合学习算法策略第41-42页
   ·模糊自适应学习控制网络第42-47页
     ·FALCON的拓扑结构第42-45页
     ·FALCON的混合学习算法策略第45-47页
   ·小结第47-48页
第3章 AND-OR模糊神经网络的研究第48-75页
   ·概述第48-52页
     ·Glorennec神经元第49-50页
     ·OWA神经元第50-51页
     ·OR/AND神经元第51页
     ·弱T范数簇神经元第51-52页
   ·AND、OR模糊神经元第52-56页
     ·AND、OR模糊神经元的定义第53-56页
     ·AND、OR模糊神经元的几个重要概念第56页
   ·AND-OR模糊神经网络的拓扑结构第56-59页
   ·AND-OR模糊神经网络有以下几个特点:第59页
   ·AND-OR模糊神经网络与模糊推理的等价关系第59-65页
     ·模糊推理及模糊推理方法第60-63页
     ·AND-OR模糊神经网络与"IF-THEN"规则的等价关系第63-64页
     ·AND-OR模糊神经网络与模糊推理的等价关系第64-65页
   ·AND-OR模糊神经网络的逼近能力的研究第65-73页
     ·数学基础知识第66-69页
     ·模糊系统是万能逼近器第69-70页
     ·AND-OR模糊神经网络的逼近能力第70-73页
   ·小结第73-75页
第4章 AND-OR模糊神经网络混合学习优化策略第75-91页
   ·动态修改AND-OR模糊神经网络的结构优化第76-84页
     ·遗传算法优化AND-OR模糊神经网络的结构第77-81页
     ·剪枝算法优化AND-OR模糊神经网络结构第81-83页
     ·自组织学习算法优化网络中的位置和形状第83-84页
   ·精细修正AND-OR模糊神经网络的参数第84-89页
     ·反向第四层的隶属度函数的均值和方差的优化方法第85-86页
     ·常用梯度法优化AND、OR隐层的权值第86-89页
     ·第二层神经元隶属度函数的均值和方差的优化第89页
   ·小结第89-91页
第5章 AND-OR模糊神经网络在船舶航向控制上的应用第91-122页
   ·概述第91-93页
     ·航向保持与航向改变第91-92页
     ·人工操舵的操纵分析第92-93页
     ·船舶运动控制方法第93页
   ·船舶运动控制模型第93-99页
     ·Nomoto数学模型第93-95页
     ·Bech and Smith模型第95-96页
     ·干扰信号的数学模型第96-99页
   ·船舶航向AND-OR模糊神经网络控制系统设计第99-114页
     ·船舶航向控制系统AND-OR模糊神经网络控制器的设计第100-113页
     ·船舶航向控制系统AND-OR模糊神经网络控制器的比较第113-114页
   ·船舶航向控制AND-OR模糊神经网络系统仿真第114-120页
     ·航向跟踪仿真第114-116页
     ·航向保持仿真第116-118页
     ·参数摄动仿真第118-120页
   ·小结第120-122页
结论第122-124页
参考文献第124-131页
攻读学位期间公开发表论文第131-133页
攻读博士学位期间参加导师主持的科研项目第133-134页
致谢第134-135页
研究生履历第135页

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