基于神经网络的系统稳定性判定方法及其在FBP中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 前言 | 第7-12页 |
| ·神经网络简介 | 第7-8页 |
| ·稳定性理论概述 | 第8-9页 |
| ·颤振信号处理与边界预测 | 第9-11页 |
| ·论文工作及结构 | 第11-12页 |
| 第二章 相关基础理论 | 第12-21页 |
| ·神经网络的基本概念 | 第12-16页 |
| ·多层感知机及BP算法 | 第16-21页 |
| ·多层感知机 | 第16-17页 |
| ·BP网络的学习规则 | 第17-21页 |
| 第三章 基于BP网络的系统稳定性判定方法 | 第21-33页 |
| ·时间序列模型与稳定性判据 | 第21-24页 |
| ·基本模型介绍 | 第21-22页 |
| ·模型参数确定 | 第22-23页 |
| ·稳定性判据 | 第23-24页 |
| ·ARMA模型的BP网络描述 | 第24-26页 |
| ·基于BP网络的系统稳定性判定方法 | 第26-28页 |
| ·数值仿真 | 第28-33页 |
| 第四章 本文方法的应用性能分析 | 第33-45页 |
| ·验证流程 | 第33-34页 |
| ·仿真数据生成原理 | 第34-36页 |
| ·应用性能分析 | 第36-40页 |
| ·预测精度分析 | 第36-38页 |
| ·抗噪性分析 | 第38-39页 |
| ·短样本效应 | 第39-40页 |
| ·BP网络的其它应用研究 | 第40-45页 |
| ·BP网络用于非线性系统的参数估计 | 第40-42页 |
| ·神经网络在信号拟合外推中的应用 | 第42-45页 |
| 第五章 试验数据处理及结果分析 | 第45-56页 |
| ·软件设计与开发 | 第45-47页 |
| ·3.5m×2.5m低速风洞颤振试验 | 第47-53页 |
| ·实验简介 | 第47-51页 |
| ·数据处理与结果分析 | 第51-53页 |
| ·飞行颤振试验与数据处理 | 第53-56页 |
| 第六章 结论与建议 | 第56-57页 |
| 硕士期间发表的学术论文 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
