模糊神经网络及其在回转窑控制中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·模糊控制的发展和背景 | 第7-8页 |
| ·神经网络的发展和背景 | 第8-10页 |
| ·模糊控制和神经网络的结合 | 第10-11页 |
| ·回转窑控制系统简介 | 第11-13页 |
| ·本文的主要研究工作和论文结构 | 第13-15页 |
| 第二章 模糊神经网络理论 | 第15-25页 |
| ·模糊神经网络简介 | 第15-16页 |
| ·Mamdani模型的模糊神经网络 | 第16-20页 |
| ·Mamdani模糊推理 | 第16-18页 |
| ·Mamdani模糊神经网络 | 第18-20页 |
| ·T-S模型的模糊神经网络 | 第20-23页 |
| ·T-S模糊推理 | 第20-21页 |
| ·T-S模糊神经网络 | 第21-23页 |
| ·小结 | 第23-25页 |
| 第三章 新型模糊神经网络的非线性系统辨识 | 第25-45页 |
| ·新型模糊模型 | 第25-26页 |
| ·新型模糊神经网络结构 | 第26-28页 |
| ·FMLP 的梯度下降学习算法 | 第28-36页 |
| ·目标函数 | 第28页 |
| ·学习方法 | 第28-29页 |
| ·求梯度向量 | 第29-31页 |
| ·算法流程 | 第31-32页 |
| ·实验:算法的非线性系统辨识 | 第32-36页 |
| ·FMLP的梯度下降和模拟退火相结合的算法 | 第36-42页 |
| ·局部极小问题 | 第36页 |
| ·模拟退火算法 | 第36-38页 |
| ·梯度下降与模拟退火相结合的算法流程 | 第38-39页 |
| ·实验:算法的非线性系统辨识 | 第39-42页 |
| ·实验结果分析与比较 | 第42-43页 |
| ·小结 | 第43-45页 |
| 第四章 模糊神经网络在回转窑控制中的应用 | 第45-53页 |
| ·神经模糊控制 | 第45页 |
| ·回转窑控制系统分析 | 第45-47页 |
| ·回转窑系统分析 | 第46-47页 |
| ·数学模型 | 第47页 |
| ·回转窑系统的神经模糊控制 | 第47-52页 |
| ·神经模糊控制结构 | 第48-49页 |
| ·神经网络辨识 | 第49-50页 |
| ·FMLP的回转窑控制 | 第50-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 结束语 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 硕士期间的研究成果 | 第59页 |
