模糊神经网络在玻璃窑炉温控中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·模糊逻辑与神经网络融合 | 第10-13页 |
| ·模糊神经网络发展状况 | 第13-14页 |
| ·论文主要工作 | 第14-16页 |
| 第2章 模糊控制与神经网络控制理论 | 第16-26页 |
| ·模糊逻辑数学基础 | 第16-20页 |
| ·模糊集合及其隶属函数 | 第16页 |
| ·模糊集合运算 | 第16-17页 |
| ·模糊推理 | 第17-18页 |
| ·模糊控制概述 | 第18-20页 |
| ·模糊控制理论发展状况 | 第20-21页 |
| ·神经网络基础 | 第21-26页 |
| ·人工神经元模型 | 第21-22页 |
| ·人工神经网络 | 第22-26页 |
| 第3章 补偿模糊神经网络 | 第26-38页 |
| ·基于Mamdani推理的模糊神经网络 | 第26-28页 |
| ·基于补偿模糊逻辑的模糊神经网络 | 第28-36页 |
| ·补偿模糊逻辑介绍 | 第29-30页 |
| ·模糊神经元 | 第30-33页 |
| ·补偿模糊神经网络结构 | 第33-34页 |
| ·补偿模糊神经网络学习算法 | 第34-36页 |
| ·补偿模糊神经网络控制器结构 | 第36-37页 |
| ·补偿模糊逻辑神经网络控制系统 | 第37-38页 |
| 第4章 玻璃熔窑被控对象简介 | 第38-44页 |
| ·玻璃熔窑工艺流程简介 | 第38-39页 |
| ·玻璃熔窑的控制要求 | 第39-40页 |
| ·玻璃熔窑的理论数学模型 | 第40-43页 |
| ·玻璃窑炉温控现状 | 第43-44页 |
| 第5章 补偿模糊神经网络在玻璃熔窑中的应用 | 第44-58页 |
| ·玻璃熔窑模糊模型 | 第44-47页 |
| ·玻璃熔窑模糊控制思想 | 第44页 |
| ·模型输入输出参数确定 | 第44-45页 |
| ·输入输出隶属函数确定 | 第45-46页 |
| ·模糊规则确定 | 第46页 |
| ·补偿模糊推理及反模糊化 | 第46-47页 |
| ·玻璃熔窑补偿模糊神经网络设计 | 第47-48页 |
| ·三种控制方法仿真比较分析 | 第48-58页 |
| 第6章 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
