| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·相关研究背景 | 第8-9页 |
| ·本文的主要工作 | 第9页 |
| ·论文结构安排 | 第9-11页 |
| 第二章 模糊神经网络基本原理 | 第11-26页 |
| ·模糊控制相关理论 | 第11-15页 |
| ·模糊控制概述 | 第11页 |
| ·模糊控制系统的基本组成 | 第11-13页 |
| ·模糊控制器的各组成部分 | 第13-15页 |
| ·人工神经网络相关理论 | 第15-23页 |
| ·神经元模型 | 第15-17页 |
| ·人工神经网络模型 | 第17-18页 |
| ·人工神经网络的学习算法 | 第18-20页 |
| ·多层前向神经网络模型 | 第20-23页 |
| ·模糊神经网络基本原理 | 第23-25页 |
| ·模糊神经网络模型 | 第23-25页 |
| ·模糊神经元 | 第23-24页 |
| ·模糊神经网络模型 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 模糊神经网络参数学习算法 | 第26-37页 |
| ·遗传算法 | 第26-32页 |
| ·遗传编码 | 第27-28页 |
| ·适应度函数 | 第28-30页 |
| ·遗传算子 | 第30-32页 |
| ·遗传算法的运行参数设定 | 第32页 |
| ·模拟退火算法 | 第32-34页 |
| ·遗传模拟退火算法 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于遗传模拟退火算法的模糊神经网络控制器优化算法 | 第37-47页 |
| ·变结构模糊神经网络模型 | 第37-39页 |
| ·变结构模糊神经网络的参数及两步两阶段学习算法 | 第39-41页 |
| ·遗传模拟退火算法参数及算子的选取 | 第41-42页 |
| ·参数的初始化与编码方案 | 第41页 |
| ·优化函数与遗传算子的选取 | 第41-42页 |
| ·遗传模拟退火算法执行步骤 | 第42页 |
| ·仿真实验 | 第42-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第52页 |